文章目录 数据集描述 一、数据清洗 1.读取并查看数据基本信息和数据的完整性 2.查看数据集中行的重复情况并删除 3.处理缺失值 4.合并month和day列组成时间类型的date列 5.划分子数据集 二、数据分析 1.访问量与访客量的情况 2.不同用户行为的访问量情况 3.付费用户消费次
在用户分层的过程中，用户分层的结构层次可能会根据不同的活动、不同的场景、不同的行业等发生变化。 稳步发展趋势的倒状漏斗是我们最常见的用户分层结构，即从潜在用户到衰退用户逐渐往下递减。 稳步发展趋势的用户分层结构 但在交易类业务中，如果把激活用户定义为用户进行首单消费，
从0开始学大数据分析与机器学习，简简单单写下竞赛心得。得分是0.623537，排名629/5602 一、赛题背景 商家有时会在特定的日期（如节礼日甩卖、"黑色星期五 "或 "双十一（11月11日）"）开展大型促销活动（如折扣或现金券），以吸引大量新买家。但是，很多被吸引来的买家都是一次性的，他们在这
对于数据分析人员而言，要掌握的知识非常多，如果你只会用Excel做一些简单的透视、汇总之类的基本工作，说明你距离数据分析师的差距还非常大。真正能体现一个数据分析师水平的地方，那就是懂得利用科学的分析方法，去做出合理的决策。 分析思路怎么来？ 分析思路不是凭空就能想出来的，必
1：报名地址 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231576/score 2：排名分数 3：模型源码 废话不多说，直接上源码 import gc import pandas as pd # 用户行为，使用format1进行加载 # 加载全量样本 user_log = pd.read_csv('./data_format1/user_log_format1.csv', d
作者介绍 @王二 资深用户运营； 擅长私域用户增长和转化； “数据人创作者联盟”成员。 01 前言 在用户全生命周期的流程中，无论是产品还是运营，都希望了解用户在不同产品阶段的产品使用特点，然后根据不同的特点来设计运营动作以此来提升用户的转化及留存。 在本次内容中我将从运营
作者介绍 @猫耳朵 数据产品经理萌新， 开发经验丰富，专注于数据产品； “数据人创作者联盟”成员。 01 电商B2C模式介绍 做电商商城已经成为热门行业，传统电子商务的几种商业模式分别为B2B、B2C、C2C、C2B、O2O等。今天我们着重研究一下B2C模式。 B2C模式，是指进行电子商务交易的供
本文根据每日一淘产品总监白翠艳在神策 2019 数据驱动大会上发表的《每日一淘的高速增长与复购是怎样炼成的》主题演讲整理而成。 本文将为你重点介绍每日一淘在实际业务中总结出的增长经验，包含以下内容： 搭建社交人货场 每日一淘的增长模型 复购驱动力 每日
这是数据分析实战的第三篇（复购率计算篇），本文提供真实数据（脱敏），并梳理复购率计算思路和技巧，通过15分钟的阅读和实践，读者即可根据自己的订单数据灵活计算业务涉及到的复购率了。（实战数据在文末） 相关核心技巧：辅助列，数据透视表 ONE:什么是复购率？ 对于销售尤其是快消品销售来说，不论线上还
毛利空间非常有限的水果电商，生意难做是老生常谈的话题了，果商除了要控制供应链成本，更要控制流量成本。 然而在传统电商平台，果商们无法主动触达唤醒客户，只能被动等待客户“回头”，这就造成了平台客户留存率、复购率普遍较低的局面，果商们不得不通过反复“买流量”来维持业绩，而当
最近尝试了一个数据比赛，截止2021年2月，成绩是 rank 7 / 4313 文章目录 1. 特征工程1.1 特征工程总览1.2 通过PySpark构造统计特征1.2.1 特征构造器的特点1.2.2 可以构造哪些统计特征 1.3 通过Node2Vec构造图嵌入特征1.3.1 为什么用graph-embedding获取隐向量1.3.2 什么是No
1. Python计算产品复购率 需求： 给出数据商品购买数据，数据格式.csv，包含：购买月份、手机号，根据该数据计算产品的复购率。 复购率算法： 算法一：单位时间内（按每月）：R = 复购人数/总购买人数算法二：单位时间内（按每月）：R = 复购交易次数/总交易次数 部分数据样式如下： 2.参考代码 # coding
在2019年中国网民每周购买生鲜品频次达三次及以上的品类中，26.9%网民每周购买果蔬频次最高，其次是乳及乳制品和现场加工品占比为9.5%。生鲜市场交易规模达2.04万亿，同比增长6.8%。 数据显示，有47.37%的用户在生鲜电商平台购买过商品。这反映出居民对生鲜电商的接受度逐步提高、
