消费行为,消费行为包括哪些方面

消费行为,消费行为包括哪些方面,用户消费行为分析

数据源于CDNOW网站的用户购买记录，通过以下字段利用python对CD销售数据分析

分析需要基于业务，首先需要对数据进行了解

数据字段包括

user_id 用户ID order_dt :购买日期 order_products : 购买的产品数量 order_amount : 购买金额

      数据：点我获取数据       提取码 : h2s4

分析思路：

0、数据预处理

1、数据按月分析

2、用户个体消费分析

3、用户消费分析

4、复购率、回购率分析

 

0、数据预处理

导入常用的库

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

导入数据,设置相应的字段

columns = ['user_id','order_dt','order_products','order_amount']
data = pd.read_table('D://CDNOW_master.txt',names=columns,sep='\s+')
# 查看数据
data.head()
# 数据字段 
# user_id 用户ID
# order_dt: 购买日期
# order_products: 购买产品数
# order_amount: 购买金额

 

数据的大概格式

# 大概格式了解
data.info()

 

数据中没有缺失值，order_dt列数据类型是int,需要进一步转换成datetime类型

 

 

data['order_dt'] = pd.to_datetime(data.order_dt,format='%Y%m%d')
# 新增一列月份 （对月进行分析） values（数组形式） 因为很多是进行月份的一个处理
data['month'] = data.order_dt.values.astype('datetime64[M]')

 

修改完数据格式后查看order_dt列的格式

# describe是描述统计
data.describe()

观察数据，用户平均订单数量为2.4个商品，标准差为2.3，略有波动，中位数书为2个商品，说明绝大部分订单的购买量不多，最大值为99，有一定的极值干扰 用户消费额均值为35元左右，中位数25元，最大金额达到了1286元，有一定极值干扰

1、按月进数据分析

每月的消费总金额

每月的消费次数

每月的购买产品总数

每月的消费用户数 

 

# 按月分组
grouped_month = data.groupby('month')
fig = plt.figure(figsize = (8,12))
ax1 = fig.add_subplot(4,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(4,1,2)
ax3 = fig.add_subplot(4,1,3)
ax4 = fig.add_subplot(4,1,4)
# 按月金额数
ax1.plot(grouped_month.order_amount.sum(),c='blue')
ax1.set_title('每月消费总金额变化趋势')
# 按月的订单数
ax2.plot(grouped_month.user_id.count(),c='blue')
ax2.set_title('每月订单数变化趋势')
# 按月产品数
ax3.plot(grouped_month.order_products.sum(),c='blue')
ax3.set_title('每月消费产品购买量')
# 每月用户人数 这里需要去重，有些用户重复购买
ax4.plot(grouped_month.user_id.apply(lambda x:len(x.drop_duplicates())),c='blue')
# drop_duplicates去重功能
ax4.set_title('每月用户数变化趋势')

 

按月进行统计，下面通过折线图分别查看数据变化趋势

图一：消费总金额在前三个月达最高峰，或许消费金额较为平稳，有轻微下降趋势

图二：前三个月订单数在10000笔左右，后续月份的订单数在2500左右

图三：产品购买数量  呈现早期购买量多  后期下降趋势

图四：每月消费人数小小于每月的消费次数（订单数），但是区别不大，前三个月每月的消费人数在8000-10000之间，后续月份平均2000左右，一样是前期消费人数多，后期平稳下降趋势

出现这种状况，假设问题是出现在用户身上，早期时间段的用户有异常值，或者由于各类促销营销，由于只有消费数据，无法进一步进行判断

 

数据透视查看，按月根据用户购买金额，订单数，用户人数

data.pivot_table(index='month',
 values = ['order_products','order_amount','user_id'],
 aggfunc = {'order_products':'sum',
 'order_amount':'sum',
 'user_id':'count'})

2、用户个体分析

用户消费金额，消费次数描述统计 用户消费金额和消费次数的散点图 用户消费金额的分布图 用户消费次数的分布图 用户累积消费金额占比（百分之多少的用户占了百分之多少的消费额）

根据用户维度进行分析

#01-用户消费金额和消费次数的描述统计
grouped_user = data.groupby('user_id')
grouped_user.sum().describe()

用户平均购买量7张CD,标准差17，波动比较大，但是中位值只有3，说明小部分用户购买了大量的CD 用户平均消费为106元，中位值为43，也有极值干扰 消费的话一般都会符合二八法则

本文标题：消费行为,消费行为包括哪些方面
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