基于大数据的用户行为预测

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1、基于天池数据的用户行为分析报告摘要电商每天都面临着大量的用户访问行为数据信息，这些看似零散的数据，其实隐藏着巨大的商业逻辑。本报告基于阿里巴巴集团的大数据科研平台——“天池”中的4月15日至8月15日这四个月之间的用户行为数据，分别从用户角度和品牌角度对这些数据进行了数据描述，数据相关分析、聚类分析、预测分析。【关键词】：大数据；相关分析；聚类分析目录1前言32数据介绍33数据分析43.1描述统计分析43.1.1用户行为描述统计4表3.1用户行为统计表43.1.2关于品牌的用户行为描述统计4表3.2关于品牌的用户行为统计表4表3.3被购买排名前十的品牌53.2相关分析6

2、3.2.1用户行为的相关分析6表3.4用户行为相关性分析63.2.2关于品牌的用户行为的相关分析7表3.5关于品牌的用户行为相关性分析73.3聚类分析83.3.1用户行为的聚类分析8表3.6用户购买次数分组统计83.3.2关于品牌的用户行为的聚类分析9表3.6最终聚类中心93.4预测分析93.4.1简单模型预测9表3.7购买时间模型描述10表3.8购买时间模型统计量104总结10表3.1用户行为统计表5表3.2关于品牌的用户行为统计表5表3.3被购买排名前十的品牌6表3.4用户行为相关性分析7表3.5关于品牌的用户行为相关性分析8表3.6用户购买次数分组统计9表3.6最

3、终聚类中心10表3.7购买时间模型描述11表3.8购买时间模型统计量11图3.1用户购买次数图10图3.2在4月15日到8月15日之间用户购物次数图11图3.3以星期为周期的购买模型121前言这几年，电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了，就今年5月份来说，不仅有“五一疯狂促”、“母亲节活动促销”，还有“520促销”，即使不是节日，电商们仍有层出不穷的名目来促销。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上

4、，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。电商每天都面临着大量的用户访问行为数据信息，这些看似零散的数据，其实隐藏着巨大的商业逻辑，哪些品牌吸引到了这些受众？哪些用户是有潜力客户？访问行为数据的分析评估随着电商行业竞争趋势的加强，电商在数据处理能力上的强弱已经成为发展核心命脉，电商期待通过数据挖掘将电商网站的用户、内容、营销进行有效的连接，既能数据化客观地评估和分析营销的效果，又能发掘出真正潜在的客户。合作伙伴通过这类数据分析，就能获悉自己的产品在各区域、各时间段、各消费群的详细情况，进而判断市场趋势，有的放矢地刺激用户

5、需求。2数据介绍本报告中使用的数据来自于阿里巴巴集团的“天池”，一共有182880条数据，数据真是有效，记录了用户在4月15日到8月15日这4个月之间在天猫的行为日志，其中涉及到884位天猫用户，涉及到的天猫品牌有9531个。用户行为分为4类，其中“0”代表“点击”，“1”代表“购买”，“2”代表收藏，“3”代表加购物车。表2.1大数据的内容名称记录内容user_id用户brand_id品牌号type用户操作行为visit_datetime用户行为发生时间本报告期望通过对这些数据进行有效的分析和挖掘，了解用户的品牌偏好，并预测他们在将来一个月内对品牌下商品的操作行为。3

6、数据分析3.1描述统计分析3.1.1用户行为描述统计表3.1用户行为统计表购买点击收藏加购物车总计N884884884884884极差83237652112406极小值00001极大值83237652112407合计69841745391204153182880均值7.9197.441.360.17206.880.3167.5930.1480.0267.817标准差9.401225.7694.4070.775232.425方差88.37550971.74619.4180.60154021.507偏度2.8712.8456.0237.1052.7630.0820.0820

7、.0820.0820.082峰度13.72714.11445.81366.78113.2560.1640.1640.1640.1640.164由表3.1可知，用户在182880次访问行为中，居首位的是点击，达174539次，接着依次是购买、收藏、加购物车，分别达6984、1204、153次。说明大部分用户对网络购物比较克制，购买前会经过多次点击浏览。购物车的使用率不高，只有及少数的人使用购物车，造成这种情况主要是因为购物车的作用只是让多件商品交易过程变得更简单，不用卖家修改邮费，节省卖家的时间，但是对于买家来说一则是不长买多件商品，二是使