电商数据分析项目总结!

本文通过对京东2020年5月25日家电冰箱10%随机抽样订单的分析,探讨订单取消、支付比例、价格分布及地域特征。数据显示,约28.9%的订单被取消,15%的用户未支付,主要消费价位在2K以下。0点和20点的订单特点不同,0点可能存在冲动购物,20点则相对理智。订单主要集中在一线城市和经济发达省份,卡萨帝等品牌占据高端市场。

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作者:牧小熊,华中农业大学,Datawhale原创作者

订单数据作为电商数据分析中的基础分析项目,本项目就京东的订单数据进行分析。通过数据分析和可视化深挖数据产生的原因,掌握基础的数据分析能力。

1.关于本项目

1.1数据来源

本次数据来源于京东2020年5月25日 大家电-冰箱的订单数据 按照10%的随机抽样后进行数据脱敏最后得到的订单数据,共有订单数据大约70K,数据来源于公开网络数据。

公众号(Datawhale)后台回复“202013”获取打包的项目源码和数据

1.2数据所包含信息

订单中的属性将其分成了3类,分别是用户属性、订单属性以及商品属性

2.数据预处理

本项目使用python对数据进行处理 使用plotly进行数据可视化

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly_express as px
import plotly.offline as of
import plotly as py
import plotly.graph_objs as go

读取提供的数据

df=pd.read_csv('data.csv',sep='\t', encoding="utf-8", dtype=str)

查看数据的缺失值

df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

user_site_city_id 38190
user_site_province_id 38033
check_account_tm 23271

通过观察发现,这3个数据有部分缺失值,其中user_site_city_id 用户所在城市编号,user_site_province_id 用户所在省份的编号,check_account_tm支付时间

这部分数据的缺失是因为用户填写个人资料时跳过的部分,当然这不影响我们整个数据的分析

我们首先是将数据的类型进行转换 同时处理缺失值和异常值

  • 值得注意的是,通过观察我们发现冰箱最低的价格是288元,但是数据中发现了很多低于288元的订单数据,我们认为这部分数据不能真实代表冰箱实际的订单数据,可能出现了补差价或者补运费的情况,因此这样

### 电商数据分析项目案例 #### 数据准备阶段 在进行电商数据分析之前,通常需要对原始数据进行预处理。例如,在引用中的 `user_log` 表中提到大约有 1.8 万条数据缺少品牌 ID 字段,缺失率约为 0.16%,这种情况下可以认为该部分缺失数据不会显著影响整体分析结果[^2]。 对于其他表(如 `user_info`),也需要进行全面的清洗工作以确保后续建模的质量。这一步骤可能涉及去除重复记录、填补或删除缺失值以及标准化数值范围等操作。 #### 多元线性回归模型构建 基于给定的信息,如果目标是通过多元线性回归来评估各个特征对用户购买金额的影响,则需先定义好因变量 (即 revenue) 和多个自变量(如年龄、性别等因素)[^1]。具体实现如下: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 加载数据集 data = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') # 定义X和y X = data[['feature_1', 'feature_2', ..., 'feature_n']] y = data['revenue'] # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并拟合模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测与评价 predictions = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, predictions) r2 = r2_score(y_test, predictions) print(f'Mean Squared Error: {mse}') print(f'R-squared Value: {r2}') ``` 此脚本展示了如何利用 Python 中的 Scikit-Learn 库来进行简单的线性回归分析过程。其中包含了加载数据、划分样本集合、实例化算法对象直至最后计算误差指标等一系列标准流程[^1]。 #### 可视化展示 除了统计度量外,可视化也是理解模式的重要手段之一。比如可以通过绘制每小时订单数量变化趋势图来观察销售高峰时段: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,6)) hourly_orders = data["InvoiceNo"].groupby(data["Hour"]).count().sort_index() hourly_orders.plot(kind='line') plt.title('Orders per Hour of Day') plt.xlabel('Hours') plt.ylabel('# Orders') plt.grid(True) plt.show() ``` 上述代码片段取材于实际应用情境下针对时间序列维度上的业务洞察力挖掘尝试[^3]。 #### 结果解释与报告撰写 完成以上步骤之后,应当总结所得结论并向利益相关者汇报发现成果。一份完整的报告应该至少包括以下几个方面: - 描述所采用的方法论及其理由; - 展现主要研究发现和支持证据; - 提供对未来行动的具体建议。 同时附带清晰易懂图表辅助说明复杂概念使得非技术背景读者也能轻松掌握要点。 ---
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