Python实战项目——用户消费行为数据分析（三）

老虎也淘气

发布于 2024-01-30 14:57:48

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发布于 2024-01-30 14:57:48

文章被收录于专栏：Data分析

项目介绍，需求分析

项目介绍：

今天我们要对用户消费行为进行分析，用户消费行为数据分析项目旨在利用大量用户消费数据，通过数据挖掘和分析技术，深入了解用户在产品或服务上的消费行为模式和习惯。通过对数据的挖掘和分析，该项目可以帮助企业更好地了解其用户，优化产品或服务，提高用户满意度，增加用户忠诚度，并在竞争激烈的市场中获得优势

user_id:用户ID，order_dt:购买日期，order_products:购买产品数量,order_amount:购买金额数据时间：1997年1月~1998年6月用户行为数据，约6万条

需求分析：

数据收集：项目的第一步是收集大量的用户消费数据。这些数据可以包括购买记录、浏览行为、搜索行为、点击率、用户反馈等。数据可以来自企业已有的数据库，也可以通过第三方数据提供商获得。
数据清洗与预处理：收集到的数据可能存在错误、缺失或重复项，需要进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性，使其适合后续的分析工作。
数据探索性分析：在进行深入分析之前，需要对数据进行探索性分析，通过可视化和统计方法发现数据中的规律和趋势，发现潜在的模式和异常情况。
用户消费行为模式分析：利用数据挖掘技术，对用户的消费行为进行建模和分析，找出用户在购买产品或使用服务时的常见模式和习惯，例如购买的时间、频率、金额等。
用户群体划分：根据用户的消费行为和特征，将用户划分为不同的群体或细分市场。这有助于企业更好地了解不同群体的需求和偏好，针对性地推出营销策略。
用户留存和流失分析：分析用户的留存和流失情况，找出导致用户流失的原因，并采取措施提高用户的留存率。
个性化推荐系统：基于用户的消费行为模式和偏好，开发个性化推荐系统，向用户推荐符合其兴趣的产品或服务，提高销售和用户满意度。
可视化与报告：将分析结果以可视化的方式呈现，例如图表、报表和仪表盘，帮助企业管理层更直观地理解数据并做出决策。
数据保密与安全：在整个项目过程中，保障用户数据的隐私和安全，确保符合相关法律法规和企业内部的数据保护政策。
持续优化：数据分析是一个持续优化的过程，项目团队应与业务团队保持紧密合作，根据反馈和结果不断优化分析模型和推荐系统，确保项目的长期价值。

通过以上需求分析，用户消费行为数据分析项目将帮助企业深入了解用户需求，优化产品或服务，提高用户满意度和忠诚度，从而在竞争激烈的市场中取得竞争优势。

导入数据，初步分析数据

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')  #更改绘图风格，R语言绘图库的风格
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 导入数据
columns = ['user_id','order_dt','order_products','order_amount']
df = pd.read_table('CDNOW_master.txt',names=columns,sep='\s+')  #sep:'\s+':匹配任意个空格
df.head()

分析输出结果可得：

日期格式需要转换
存在同一个用户一天内购买多次行为

df.describe()

3. 用户平均每笔订单购买2.4个商品，标准差2.3，稍微有点波动，属于正常。然而75%分位数的时候，说明绝大多数订单的购买量都不多，围绕在2~3个产品左右； 4. 购买金额，反映出大部分订单消费金额集中在中小额，30~45左右

查看索引，数据类型。

df.info()

数据预处理

f['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_dt'],format='%Y%m%d')

df['month'] = df['order_date'].astype('datetime64[M]')  #[M] :控制转换后的精度
df.head()
# df.info()

format参数：按照指定的格式去匹配要转换的数据列。 %Y:四位的年份1994 %m:两位月份05 %d:两位月份31 %y：两位年份94 %h:两位小时09 %M：两位分钟15 %s:两位秒将order_date转化成精度为月份的数据列

用户整体消费趋势分析（按月份）

按月份统计产品购买数量，消费金额，消费次数，消费人数

plt.figure(figsize=(20,15)) #单位时英寸
# 每月的产品购买数量
plt.subplot(221)  #两行两列，占据第一个位置
df.groupby(by='month')['order_products'].sum().plot()  #默认折线图
plt.title('每月的产品购买数量')
# 每月的消费金额
plt.subplot(222)  #两行两列
df.groupby(by='month')['order_amount'].sum().plot()  #默认折线图
plt.title('每月的消费金额')
# 每月的消费次数
plt.subplot(223)  #两行两列
df.groupby(by='month')['user_id'].count().plot()  #默认折线图
plt.title('每月的消费次数')
# 每月的消费人数（根据user_id进行去重统计，再计算个数）
plt.subplot(224)  #两行两列
df.groupby(by='month')['user_id'].apply(lambda x:len(x.drop_duplicates())).plot()  #默认折线图
plt.title('每月的消费人数')

分析结果：

图一可以看出，前三个月销量非常高，而以后销量较为稳定，并且稍微呈现下降趋势
图二可以看出,依然前三个月消费金额较高，与消费数量成正比例关系，三月份过后下降严重，并呈现下降趋势，思考原因？1：跟月份有关，
在我国，1，2，3月份处于春节前后。2.公司在1，2，3，月份的时候是否加大了促销力度
图三可以看出，前三个月订单数在10000左右，后续月份的平均消费单数在2500左右
图四可以看出，前三个月消费人数在8000~10000左右，后续平均消费消费在2000不到的样子
总结：所有数据显示，97年前三月消费事态异常，后续趋于常态化

用户个体消费分析

用户消费金额，消费次数(产品数量)描述统计

user_grouped = df.groupby(by='user_id').sum()
print(user_grouped.describe())
print('用户数量:',len(user_grouped))

从用户的角度：用户数量23570个，每个用户平均购买7个CD，但是中位数只有3，
- 并且最大购买量为1033，平均值大于中位数，属于典型的右偏分布(替购买量<7的用户背锅)
从消费金额角度：平均用户消费106，中位数43，并且存在土豪用户13990，结合分位数和最大值来看，平均数与75%分位数几乎相等，
属于典型的右偏分布，说明存在小部分用户（后面的25%）高额消费（这些用户需要给消费金额<106的用户背锅，只有这样才能使平均数维持在106）

绘制每个用户的产品的购买量与消费金额散点图

df.plot(kind='scatter',x='order_products',y='order_amount')

从图中可知，用户的消费金额与购买量呈现线性趋势，每个商品均价15左右
订单的极值点比较少（消费金额>1000，或者购买量大于60）,对于样本来说影响不大，可以忽略不记。

用户消费分布图

plt.figure(figsize=(12,4)) 
plt.subplot(121)
plt.xlabel('每个订单的消费金额')
df['order_amount'].plot(kind='hist',bins=50)  #bins:区间分数，影响柱子的宽度，值越大柱子越细。宽度=（列最大值-最小值）/bins
#消费金额在100以内的订单占据了绝大多数

plt.subplot(122)
plt.xlabel('每个uid购买的数量')
df.groupby(by='user_id')['order_products'].sum().plot(kind='hist',bins=50)

图二可知，每个用户购买数量非常小，集中在50以内
两幅图得知，我们的用户主要是消费金额低，并且购买小于50的用户人数占据大多数（在电商领域是非常正常的现象）

用户累计消费金额占比分析（用户的贡献度）

进行用户分组，取出消费金额，进行求和，排序，重置索引

user_cumsum = df.groupby(by='user_id')['order_amount'].sum().sort_values().reset_index()
user_cumsum

每个用户消费金额累加

# 累加器举例：
# a = [1,2,3,4,5,6,7]
# print(np.cumsum(a))
user_cumsum['amount_cumsum'] = user_cumsum['order_amount'].cumsum()
user_cumsum.tail()

amount_total = user_cumsum['amount_cumsum'].max() #消费金额总值
user_cumsum['prop'] = user_cumsum.apply(lambda x:x['amount_cumsum']/amount_total,axis=1)  #前xx名用户的总贡献率
user_cumsum.tail()

user_cumsum['prop'].plot()

由图分析可知，前20000名用户贡献总金额的40%，剩余3500名用户贡献了60%。（2/8原则）

用户消费行为

1.首购时间

#用户分组，取最小值，即为首购时间，
# A  1997-1-1  
# B  1997-1-1  
# 1997-1-1   ?（2个）
df.groupby(by='user_id')['order_date'].min().value_counts().plot()

由图可知，首次购买的用户量在1月1号~2月10号呈明显上升趋势，后续开始逐步下降，猜测：有可能是公司产品的推广力度或者价格调整所致

2.最后一次购买时间

df.groupby(by='user_id')['order_date'].max().value_counts().plot()

大多数用户最后一次购买时间集中在前3个月，说明缺少忠诚用户。
随着时间的推移，最后一次购买商品的用户量呈现上升趋势，猜测：这份数据选择是的前三个月消费的用户在后面18个月的跟踪记录

用户分层

1.构建RFM模型分析并可视化

#透视表的使用（index:相当于groupby,values:取出的数据列，aggfunc:key值必须存在于values列中，并且必须跟随有效的聚合函数）
rfm = df.pivot_table(index='user_id',
                    values=['order_products','order_amount','order_date'],
                    aggfunc={
                        'order_date':'max',# 最后一次购买
                        'order_products':'sum',# 购买产品的总数量
                        'order_amount':'sum'  #消费总金额
                        })
rfm.head()

用每个用户的最后一次购买时间-日期列中的最大值，最后再转换成天数，小数保留一位

rfm['R'] = -(rfm['order_date']-rfm['order_date'].max())/np.timedelta64(1,'D')  #取相差的天数，保留一位小数
rfm.rename(columns={'order_products':'F','order_amount':'M'},inplace=True)
rfm.head()

RFM计算方式：每一列数据减去数据所在列的平均值，有正有负，根据结果值与1做比较，如果>=1,设置为1，否则0

def rfm_func(x):  #x:分别代表每一列数据
    level = x.apply(lambda x:'1' if x>=1 else '0')
    label = level['R'] + level['F'] + level['M']  #举例：100    001
    d = {
        '111':'重要价值客户',
        '011':'重要保持客户',
        '101':'重要发展客户',
        '001':'重要挽留客户',
        '110':'一般价值客户',
        '010':'一般保持客户',
        '100':'一般发展客户',
        '000':'一般挽留客户'
        
    }
    result = d[label]
    return result
# rfm['R']-rfm['R'].mean()
rfm['label'] = rfm[['R','F','M']].apply(lambda x:x-x.mean()).apply(rfm_func,axis =1)
rfm.head()

客户分层可视化

for label,grouped in rfm.groupby(by='label'):
#     print(label,grouped)
    x = grouped['F']  # 单个用户的购买数量
    y = grouped['R']  #最近一次购买时间与98年7月的相差天数
    plt.scatter(x,y,label=label)
plt.legend()  #显示图例
plt.xlabel('F')
plt.ylabel('R')

2.新老，活跃，回流用户分析

新用户的定义是第一次消费。
活跃用户即老客，在某一个时间窗口内有过消费。
不活跃用户则是时间窗口内没有消费过的老客。
回流用户：相当于回头客的意思。
用户回流的动作可以分为自主回流与人工回流，自主回流指玩家自己回流了，而人工回流则是人为参与导致的。

pivoted_counts = df.pivot_table(
                index='user_id',
                columns ='month',
                values = 'order_dt',
                aggfunc = 'count'
).fillna(0)
pivoted_counts.head()

#由于浮点数不直观，并且需要转成是否消费过即可，用0、1表示

df_purchase = pivoted_counts.applymap(lambda x:1 if x>0 else 0)
# apply:作用与dataframe数据中的一行或者一列数据
# applymap:作用与dataframe数据中的每一个元素
# map:本身是一个series的函数，在df结构中无法使用map函数，map函数作用于series中每一个元素的
df_purchase.head()

def active_status(data): #data：每一行数据（共18列）
    status = [] #存储用户18个月的状态（new|active|unactive|return|unreg）
    for i in range(18):
        #判断本月没有消费==0
        if data[i] ==0:
            if len(status)==0: #前几个月没有任何记录（也就是97年1月==0）
                status.append('unreg')  
            else:#之前的月份有记录（判断上一个月状态）
                if status[i-1] =='unreg':#一直没有消费过
                    status.append('unreg')
                else:#上个月的状态可能是：new|active|unative|reuturn
                    status.append('unactive')
        else:#本月有消费==1
            if len(status)==0:
                status.append('new') #第一次消费
            else:#之前的月份有记录（判断上一个月状态）
                if status[i-1]=='unactive':
                    status.append('return') #前几个月不活跃，现在又回来消费了，回流用户
                elif  status[i-1]=='unreg':
                    status.append('new') #第一次消费
                else:#new|active
                    status.append('active') #活跃用户
            
    return pd.Series(status,df_purchase.columns) #值：status,列名：18个月份

purchase_states = df_purchase.apply(active_status,axis=1) #得到用户分层结果
purchase_states.head()

把unreg状态用nan替换

purchase_states_ct = purchase_states.replace('unreg',np.NaN).apply(lambda x:pd.value_counts(x))
purchase_states_ct.head()

数据可视化，面积图

purchase_states_ct.fillna(0).T.plot.area(figsize=(12,6))  #填充nan之后，进行行列变换

由图可知：灰色区域是不活跃用户，占比较大
前三个月新用户，还是活跃用户呈现了上升趋势，猜测由于活动造成的影响
3月份过后，紫色回流用户，红色活跃用户，都呈现下降趋势，并且趋于平稳状态
3月份过后，新用户量几乎没有大量增加

每月中回流用户占比情况（占所有用户的比例）

plt.figure(figsize=(12,6))
rate = purchase_states_ct.fillna(0).T.apply(lambda x:x/x.sum(),axis=1)
plt.plot(rate['return'],label='return')
plt.plot(rate['active'],label='active')
plt.legend()

由图可知，前3个月，活跃用户占比比较大，维持在7%左右，而回流用户比例在上升，由于new用户还没有足够时间变成回流用户
4月份过后，不论是活跃用户，还是回流用户都呈现出下降趋势，但是回流用户依然高于活跃用户。

用户的购买周期

shift函数：将数据移动到一定的位置

shift函数：将数据移动到一定的位置
data1 = pd.DataFrame({
    'a':[0,1,2,3,4,5],
    'b':[5,4,3,2,1,0]
})
data1.shift(axis=0) #整体向下移动一个位置（默认值：axis=0）
data1.shift(axis=1)

计算购买周期（购买日期的时间差值）

order_diff = df.groupby(by='user_id').apply(lambda x:x['order_date']-x['order_date'].shift()) #当前订单日期-上一次订单日期
order_diff.describe()

(order_diff/np.timedelta64(1,'D')).hist(bins = 20) #影响柱子的宽度，  每个柱子的宽度=（最大值-最小值）/bins

得知：平均消费周期为68天
大多数用户消费周期低于100天
呈现典型的长尾分布，只有小部分用户消费周期在200天以上（不积极消费的用户），可以在这批用户消费后3天左右进行电话回访后者短信
赠送优惠券等活动，增大消费频率

用户生命周期

#计算方式：用户最后一次购买日期(max)-第一次购买的日期(min)。如果差值==0，说明用户仅仅购买了一次

user_life = df.groupby('user_id')['order_date'].agg(['min','max'])
(user_life['max']==user_life['min']).value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%') #格式化成1为小数
plt.legend(['仅消费一次','多次消费'])

一半以上的用户仅仅消费了一次，说明运营不利，留存率不好

(user_life['max']-user_life['min']).describe()  #生命周期分析

用户平均生命周期为134天，但是中位数==0，再次验证大多数用户消费了一次，低质量用户。
75%分位数以后的用户，生命周期>294天，属于核心用户，需要着重维持。
前三个月的新用户数据，所以分析的是这些用户的生命周期

绘制所有用户生命周期直方图+多次消费

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(121)
((user_life['max']-user_life['min'])/np.timedelta64(1,'D')).hist(bins=15)
plt.title('所有用户生命周期直方图')
plt.xlabel('生命周期天数')
plt.ylabel('用户人数')

plt.subplot(122)
u_1 = (user_life['max']-user_life['min']).reset_index()[0]/np.timedelta64(1,'D')
u_1[u_1>0].hist(bins=15)
plt.title('多次消费的用户生命周期直方图')
plt.xlabel('生命周期天数')
plt.ylabel('用户人数')

对比可知，第二幅图过滤掉了生命周期==0的用户，呈现双峰结构
虽然二图中还有一部分用户的生命周期趋于0天，但是比第一幅图好了很多，虽然进行了多次消费，但是不成长期
来消费，属于普通用户，可针对性进行营销推广活动
少部分用户生命周期集中在300~500天，属于我们的忠诚客户，需要大力度维护此类客户

复购率和回购率分析

复购率分析

计算方式：在自然月内，购买多次的用户在总消费人数中的占比（若客户在同一天消费了多次，也称之复购用户）

消费者有三种：消费记录>=2次的；消费中人数；本月无消费用户；

复购用户:1 非复购的消费用户：0 自然月没有消费记录的用户：NAN(不参与count计数)

purchase_r = pivoted_counts.applymap(lambda x: 1 if x>1 else np.NaN  if x==0 else 0)
purchase_r.head()
#purchase_r.sum() :求出复购用户
#purchase_r.count():求出所有参与购物的用户（NAN不参与计数）
(purchase_r.sum()/purchase_r.count()).plot(figsize=(12,6))

前三个月复购率开始上升，后续趋于平稳维持在20%~22%之间。
分析前三个月复购率低的原因，可能是因为大批新用户仅仅购买一次造成的。

回购率分析

计算方式：在一个时间窗口内进行了消费，在下一个窗口内又进行了消费

def purchase_back(data):
    status = [] #存储用户回购率状态
    #1:回购用户   0：非回购用户（当前月消费了，下个未消费）   NaN:当前月份未消费
    for i in range(17):
        #当前月份消费了
        if data[i] == 1:
            if data[i+1]==1:
                status.append(1) #回购用户
            elif data[i+1] == 0: #下个月未消费
                status.append(0)
        else: #当前月份未进行消费
            status.append(np.NaN)
    status.append(np.NaN) #填充最后一列数据
    return pd.Series(status,df_purchase.columns)

purchase_b = df_purchase.apply(purchase_back,axis=1)
purchase_b.head()

回购率可视化

plt.figure(figsize=(20,4))
plt.subplot(211)
#回购率
(purchase_b.sum() / purchase_b.count()).plot(label='回购率')
#复购率
(purchase_r.sum()/purchase_r.count()).plot(label='复购率')
plt.legend()
plt.ylabel('百分比%')
plt.title('用户回购率和复购率对比图')

回购人数与购物总人数

plt.subplot(212)
plt.plot(purchase_b.sum(),label='回购人数')
plt.plot(purchase_b.count(),label='购物总人数')
plt.xlabel('month')
plt.ylabel('人数')
plt.legend()

回购率可知，平稳后在30%左右，波形性稍微较大
复购率低于回购率，平稳后在20%左右，波动小较小前三个月不困是回购还是复购，都呈现上升趋势，说明新用户需要一定时间来变成复购或者回购用户
结合新老用户分析，新客户忠诚度远低于老客户忠诚度。
前三个月购物总人数远远大于回购人数，主要是因为很多新用户在1月份进了首次购买
三个月后，回购人数和购物总数开始稳定，回购人数稳定在1000左右，购物总人数在2000左右。

结论

1．整体趋势：按年的月份趋势销量和销售额在1-3月份相对极高，然后骤降，原因可能跟这段时间的大力促销或与商品的季度属性有关。2．用户个体特征：每笔订单的金额和商品购买量都集中在区间的低段水平，都是小金额小批量进行购买，此类交易群体，可在丰富产品线和增加促销活动提高转换率和购买率。 3．大部分用户的消费总额和购买总量都集中刚在低段◇长尾分布◇这个跟用户需求有关，可以对商品进行多元文化价值的赋予，增强其社交价值属性，提高用户的价值需求。 4．用户的消费周期：有二次以上消费的用户，平均68天，所以在50天到60天期间，应该对这批用户进行刺激召回，细致点，比如10天回复满意度，30天发放优惠券，55天的时候提醒优惠券的使用。 5．用户的生命周期：有二次及以上消费的用户的平均生命周期是276天。用户的生命周期分别在20天内与400至500天间，应该在20天内对客户进行引导，促进其再次消费并形成消费习惯◇延长其生命周期；在100至400天的用户，也要根据其特点推出有针对性的营销活动，引导其持续消费。 6.．新客户的复购率约为12%，老客户的复购率在20％左右；新客户的回购率在15％左右，老客户的回购率在30％左右，需要营销策略积极引导其再次消费及持续消费。 7．用户质量：用户个体消费有一定规律性，大部分用户的消费集中在2000以下，用户消费反应了2/8法则，消费排名前20％的用户贡献了80%的消费额。所以说，狠抓高质量用户是万古不变的道理，这些高质量客户都是"会员"类型，需要专门为会员优化购物体验，比如专线接听、特殊优惠等等。