mysql分析 Kaggle黑色星期五购买行为

最新推荐文章于 2024-11-03 14:02:15 发布
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销售情况分析

  1. 客单价
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  2. 件单价
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  3. 购物篮系数
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客户分析

  1. 性别
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  2. 年龄
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  3. 职业
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  4. 城市
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  5. 居住时长
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  6. 婚姻状况
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产品分析

1、Top10畅销商品、数量及占比
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2. 二八法则验证
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结论

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参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/122300317?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=822328259822899200

Kaggle黑色星期五交易数据及客户分析--Mysql和Tableau
Violazou的博客
03-30 2424
Kaggle基于黑色星期五交易数据的分析–Mysql 1. 研究目的 黑色星期五可以简单理解为国外的双十一，是指十一月第四个星期五，各大商场都会推出大量的打折和优惠活动的日子。本次数据分析所用的数据集是零售商店中黑色星期五的55万条交易样本数据，商店希望更加了解用户购买行为。所以本文通过总结本次“黑五”销售状况，分析和研究不同用户对不同产品的购买行为来为下一次“黑五”提供相关情报和参考，给出有用的...
黑色星期五促销活动销售数据分析
weixin_66128895的博客
06-12 988
利用mysql和tableau对黑色星期五促销活动数据进行分析
kaggle：黑色星期五
02-16
kaggle上关于零售商店中黑色星期五的55万条观察数据集，包含不同类型的数字或分类变量，包含缺失值。
kaggle黑色星期五_黑色星期五：网站开发和设计中的最佳库可享受50％的折扣！
culi4814的博客
08-30 205
kaggle黑色星期五Here at SitePoint it’s our mission to keep you informed, so you can stay on the cutting edge of web development and design to produce some pretty awesome things! 在SitePoint上，我们的任务是让您了解最新情...
kaggle黑色星期五_黑色星期五又回来了！
culiao6493的博客
09-17 559
kaggle黑色星期五This week, save 50% on 400 of this year’s most popular assets to take your Unity project to the next level. 本周，节省40％的今年最受欢迎的资产，以使您的Unity项目更上一层楼。 Looking to build wild landscapes from scra...
【Python】Kaggle可视化：黑色星期五画像分析
fengdu78的博客
05-28 1768
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter本文还是kaggle上一份黑色星期五消费数据的分析，主要是针对用户和商品信息的画像分析。建模的方案参考文章：kaggle实战：星期五黑了，随机森林输了！本文重点是可视化，使用的图形：柱状图、饼图、散点图、小提琴图、桑基图、树状图、漏斗图、多子图等，全部是Plotly库绘制。关键词：用户画像、可视化、plotly、Pandas...
巴西电商Olist订单数据分析-MySQL&Power BI
最新发布
weixin_45152456的博客
11-03 1614
巴西电商Olist订单数据分析-MySQL&Power BI
巴西电商Olist订单数据分析(MySQL+Tableau)
Vivianyayayayaya的博客
08-22 1641
Olist电商是巴西的一个电商平台，巴西各地小型企业可通过Olist商店销售产品，并使用Olist物流合作伙伴将产品直接运送给客户。本文从用户维度对Olist商店2016.9-2018.8的订单数据进行分析，目的是发现平台存在的问题，分析原因，并给出平台运营及用户运营方面的建议。数据来源：Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist | Kaggle数据说明：数据集为巴西电商Olist的交易订单数据，涵盖该平台2016年9月-2018年8月近10万条订单交易记录，
使用MySQL进行数据分析
weixin_42254627的博客
07-21 4774
黑五电商数据分析 背景 为了合理的投入人力物力，创造更大的销售利润，现对已有的销售数据进行分析，提出合理的促销计划。本次的分析数据来自于Kaggle提供的某电商黑色星期五的销售记录，将围绕产品和用户两大方面展开叙述，为电商平台制定策略提供分析及建议。 使用工具：MySQL、Tableau、Excel 1. 提出问题： 整体的消费情况 用户分析 产品分析 细化分析 2. 数据理解： 部分数据预览： 原始数据中共有12个字段，每个字段共537578行，字段解释如下： User_ID： 用户ID Produ
kaggle——BlackFriday销售数据
12-20
数据包括：用户编码、产品编码、性别、年龄、职业、城市类别、在当前城市停留的年份、婚姻情况、商品所属分类（3类）、消费金额
Black-Friday-Sales:来自Kaggle的黑色星期五销售数据集的探索性数据分析
05-23
黑色星期五销售 简介：该项目将分析黑色星期五的销售数据，并获得更多见解，以回答以下关键业务问题。 什么是最大售出产品 哪个产品类别的销售额最高 查找购买者的年龄段和他们的intreset乘积 寻找买家的婚姻状况 分析在销售中具有较高兴趣的性别群体 我从挑选了数据集。 目录 安装 文件类型 结果 安装 使用下面的git命令随意克隆/分叉reporsity使用克隆github仓库 $ git clone https://github.com/mathubhalan/Black-Friday-Sales.git ＃文件类型 代码文件“ SalesAnalysis.ipynb”是该项目代码的jupyter笔记本格式。 数据文件夹包含从Kaggle下载的数据集“ BlackFriday.csv”。 许可证文件包含该项目的通用GNU许可证。 SalesAnalysis.html是笔记本文件
Python-KaggleInstacart市场篮子分析
12-17
Python-KaggleInstacart市场篮子分析 orders (3.4m rows, 206k users): order_id: order identifier user_id: customer identifier eval_set: which evaluation set this order belongs in (see SET described below) order_number: the order sequence number for this user (1 = first, n = nth) order_dow: the day of the week the order was placed on order_hour_of_day: the hour of the day the order was placed on days_since_prior: days since the last order, capped at 30 (with NAs for order_number = 1) products (50k rows): product_id: product identifier product_name: name of the product aisle_id: foreign key department_id: foreign key aisles (134 rows): aisle_id: aisle identifier aisle: the name of the aisle deptartments (21 rows): department_id: department identifier department: the name of the department order_products__SET (30m+ rows): order_id: foreign key product_id: foreign key add_to_cart_order: order in which each product was added to cart reordered: 1 if this product has been ordered by this user in the past, 0 otherwise where SET is one of the four following evaluation sets (eval_set in orders): "prior": orders prior to that users most recent order (~3.2m orders) "train": training data supplied to participants (~131k orders) "test": test data reserved for machine learning competitions (~75k orders)
Kaggle基于黑色星期五交易数据的用户画像分析---PYTHON
付你妹的脑袋瓜子
06-10 6089
这里写自定义目录标题Kaggle基于黑色星期五交易数据的用户画像分析---PYTHON1 前言2 研究目的3 数据说明与处理3.1数据来源和说明3.2数据预处理3.2.1查看数据详情3.2.2修改列名3.2.3缺失值处理4 数据分析4.1 性别4.2 婚姻状况4.3 年龄4.4 城市4.5 居住城市年数4.6 职业5 结论 Kaggle基于黑色星期五交易数据的用户画像分析—PYTHON 1 前言 ...
kaggle黑色星期五_您的网站准备好黑色星期五了吗？
culu1614的博客
08-11 413
kaggle黑色星期五Black Friday is a phenomenon in online retail and is the Friday following Thanksgiving, a tradition celebrated every year in the United States. In 2014, Black Friday will fall on November 2...
mysql 同一个商品的销售量_商品零售购物篮分析与商品推荐系统
weixin_30511777的博客
01-05 1128
未经本人允许，本文禁止转载。如果本文对你有帮助，请顺手点个赞。本文使用的软件及版本为MySQL 8.0.11、Navicat 15.0.7、R(64 bits) 3.5.1、RStudio 1.1.456、Excel Microsoft 365。本文使用的R语言包如下，若没有安装相应的包应用install.packages()安装，在使用包前应用library()加载包，下文代码中将不再涉及包的加...
数据挖据——如何利用SQL语句实现购物篮分析？
theskylife的博客
08-25 1904
购物篮分析，就是分析一段时间内客户购物篮中商品的规律，通过数据分析和数据挖掘，发现用户的消费习惯，尤其是哪些商品经常会一起购买，从而更好用于商品的排列、采购、推广和营销，以此来满足消费者的需要，提高公司收益。那么如何运用SQL语句来进行购物篮分析？来了解一下~
R语言数据挖掘（关联规则、聚类算法等）——美国黑色星期五
weixin_43508670的博客
03-31 3630
R语言数据挖掘（关联规则、聚类算法等）实验内容和步骤：数据概览产品分析性别统计畅销品年龄统计城市居住时间分析查找顶级消费者关联规则分析聚类 实验内容和步骤： 一、 实验内容： 对原始数据进行清洗； 使用R语言对数据进行处理和分析； 将处理结果进行展示得出实验结论。 二、 实验步骤 项目背景及意义： 黑色星期五就像我国的双11一样，这是美国整个州的折扣季节。我认为有必要研究围绕商店和购物者数据的数据...
Kaggle安装库的初学者问题
m0_52510196的博客
06-28 7002
这里针对初学者使用kaggle提供了一些帮助，主要帮助初学者规避了一些问题。 排错： 输入之后直接回车，如果报错 可检查kaggle的网络开关是否未打开？ 勾选按钮之后，再次运行pip命令即可成功安装。 其实也可以在code cell中直接使用 pip......
python黑色星期五_Python数据分析：亚马逊黑色星期五
weixin_33460449的博客
01-30 968
数据源：https://www.kaggle.com/mehdidag/black-friday​www.kaggle.comimport numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib as mlpimport matplotlib.pyplot as pltimport osprint(os.listdi...
黑色星期五销售数据分析：探索Kaggle数据集
我们将使用从Kaggle获取的黑色星期五销售数据集来进行探索性数据分析，目的是为了回答一系列关键的业务问题，如：最大售出产品是什么、哪个产品类别的销售额最高、不同年龄段的购买者偏好、买家的婚姻状况对购买行为...
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