引自免费微信小程序：皆我百晓生
对于基于Python进行电商用户行为的数据分析、机器学习与可视化，这里可以提供一个简化的示例流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练以及结果可视化。由于无法直接发送文章或代码文件，以下是一个示例代码，它展示了如何使用Python中的pandas、scikit-learn和matplotlib库来进行数据分析和建模。
首先，确保安装了必要的库：
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn
1. 数据加载与预处理
假设你有一个CSV文件ecommerce_data.csv，其中包含用户ID、浏览时间、购买产品数量等信息。
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据
data = pd.read_csv('ecommerce_data.csv')
# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())
# 删除或填充缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# 转换数据类型（例如，将日期转换为时间戳）
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['timestamp'] = data['date'].apply(lambda x: x.timestamp())
2. 特征工程
创建新特征，如用户活跃度、购买频率等。
# 计算用户活跃度
data['activity_score'] = data['page_views'] * data['clicks']
# 创建目标变量（例如，是否购买）
data['purchase'] = np.where(data['items_bought'] > 0, 1, 0)
3. 模型训练
使用随机森林分类器预测用户是否会购买。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
# 分割数据集
X = data[['activity_score', 'timestamp']]
y = data['purchase']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))
4. 可视化
使用matplotlib和seaborn库绘制用户购买行为的分布。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制购买行为的分布
sns.countplot(x='purchase', data=data)
plt.title('Purchase Behavior Distribution')
plt.show()
# 绘制特征重要性
feature_importances = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'importance': clf.feature_importances_})
feature_importances.sort_values(by='importance', ascending=False, inplace=True)
sns.barplot(x='importance', y='feature', data=feature_importances)
plt.title('Feature Importance')
plt.show()
以上代码提供了从数据加载到模型训练和可视化的完整流程。根据具体数据和需求，可能需要调整特征选择、模型参数或可视化方式。希望这能帮到你！如果有更具体的问题或需要进一步的帮助，请随时询问。
