一、研究背景随着信息技术的飞速发展电子商务已成为全球商业领域的重要驱动力。在互联网的浪潮下消费者的购物习惯发生了巨大变化越来越多的人倾向于通过网络平台进行购物。电子商务平台的兴起为企业提供了更广阔的市场空间和销售渠道同时也带来了激烈的市场竞争。。。。本研究旨在利用 Python 和相关数据分析工具对电子商务交易数据进行深入分析为企业提供决策支持。二、研究意义一理论意义完善数据分析理论体系通过对电子商务交易数据多维度、精细化的剖析可进一步拓展数据分析方法在电子商务场景中的应用边界为。。。。深化消费者行为研究借助交易数据中消费者购买的详细信息深入探索消费者决策机制、偏好演变及行为模式的动态变化。。。。。二实践意义助力企业精准营销精准剖析消费者购买行为与偏好特征企业能够制定高度针对性的营销策略。。。。。。优化企业运营管理依交易数据深度洞察企业可实现库存的动态优化配置精准把控采购量与补货时机。。。。。。见完整论文三、实证分析数据集特征具体如下User_ID每个用户的唯一标识符例如UUID 的缩写版本Product_ID 每件商品的唯一编码例如UUID 的缩写版本类别 商品类别例如电子产品、服装、运动等价格 应用任何折扣之前的产品原价折扣 % 应用于产品的折扣百分比Final_Price 应用折扣后商品的最终价格Payment_Method用于付款的方式例如信用卡、UPI、网上银行Purchase_Date交易发生的日期格式为 MM-DD-YYYY首先读该数据集展示前五行import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams[font.sans-serif] [KaiTi] #中文 plt.rcParams[axes.unicode_minus] False #负号 import seaborn as sns file_path ecommerce_dataset_updated.csv df pd.read_csv(file_path) df.head()该图展示了数据集的前五行数据每一行代表一笔交易。数据集中包含 User_ID用户 ID、Product_ID产品 ID、Category产品类别包括 Sports、Clothing、Toys 和 Beauty 等。从这些数据可以初步分析出不同类别产品的价格范围。。。接下来进行数据特征查看数据缺失值情况所有列的缺失值数量均为 0描述性统计分析df.describe()该图展示了 Price (Rs.)、Discount (%) 和 Final_Price (Rs.) 三列数据的基本统计信息count 均为 3660表示没有缺失值。mean平均值分别为 254.800675、18.825137 和 206.906579显示。。。接下来进行可视化类别分布plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) sns.countplot(datadf, xCategory, paletteviridis, orderdf[Category].value_counts().index) plt.title(产品类别分布) plt.xlabel(类别) plt.ylabel(数量) plt.xticks(rotation45) plt.show()上图是产品类别分布的柱状图Home Kitchen家居与厨房、Books书籍、Clothing服装、Toys玩具、Sports运动和 Beauty美妆、Electronics电子产品七类产品的数量分布情况。。。。接下来查看支付方式分布情况plt.figure(figsize(8, 5),dpi200) sns.countplot(datadf, xPayment_Method, palettepastel, orderdf[Payment_Method].value_counts().index) plt.title(支付方式分布) plt.xlabel(支付方式) plt.ylabel(数量) plt.show()各支付方式的使用数量较为接近其中 Credit Card 和 UPI 的使用量稍高。这有助于商家了解消费者的支付偏好优化支付流程和相关服务。。。接下来查看折扣与最终价格的分布情况plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) sns.scatterplot(datadf, xDiscount (%), yFinal_Price(Rs.), hueCategory, palettedeep, alpha0.7) plt.title(不同类别商品折扣与最终价格的关系) plt.xlabel(折扣%) plt.ylabel(最终价格卢比) plt.legend(title类别, bbox_to_anchor(1.05, 1), locupper left) plt.show()该图展示了不同类别商品折扣与最终价格的关系图中有 Sports、Clothing、Toys、Beauty、Books、Home Kitchen、Electronics 七类商品纵轴为最终价格横轴为折扣。接下来基于月度交易分析趋势plt.figure(figsize(12, 6),dpi200) monthly_sales.plot(kindbar, colorskyblue) plt.title(月度交易趋势) plt.xlabel(月份) plt.ylabel(交易数量) plt.xticks(rotation45) plt.show()接下来进行相关性矩阵热力图查看plt.figure(figsize(8, 6),dpi200) sns.heatmap(corr, annotTrue, cmapcoolwarm, fmt.2f, linewidths0.5) plt.title(价格、折扣与最终价格的相关性矩阵) plt.show()上图是价格、折扣与最终价格的相关性矩阵矩阵中展示了 Price (Rs.)、Discount (%) 和 Final_Price (Rs.) 两两之间的相关性。。。。接下来按销售量排名前十的产品如下plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) top_products.plot(kindbar, colorsalmon) plt.title(按销售量排名前十的产品) plt.xlabel(产品 ID) plt.ylabel(销售数量) plt.xticks(rotation45) plt.show()该图是按销售量排名前十的产品的柱状图图中展示了销售量排名前十的产品 ID 对应的销售数量。这些产品的销售数量大致相同说明在销量最高的这些产品中没有出现某一产品特别突出的情况。接下来查看支付方式分布情况plt.figure(figsize(8, 8),dpi200) payment_method_dist.plot(kindpie, autopct%1.1f%%, colors[#ff9999,#66b3ff,#99ff99,#ffcc99], startangle140) plt.title(支付方式分布情况) plt.ylabel()图中展示了 Cash on Delivery货到付款、Net Banking网上银行、Debit Card借记卡、UPI、Credit Card信用卡五种支付方式所占的比例。可以看到。。。接下来进行模型建立首先对分类变量进行编码准备特征X和目标y划分训练集和测试集# 首先对分类变量进行编码 df_encoded df.copy() # 使用独热编码对 Payment_Method 进行编码 df_encoded pd.get_dummies(df_encoded, columns[Payment_Method], drop_firstTrue) # 准备特征X和目标y X df_encoded[[Price (Rs.), Discount (%)] [col for col in df_encoded.columns if Payment_Method in col]] y df_encoded[Final_Price(Rs.)] # 划分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 训练线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression lr_model LinearRegression() lr_model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred lr_model.predict(X_test) # 评估模型 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 r2_score(y_test, y_pred)。。。。总体来看这是在对比三种模型的预测效果随机森林回归模型在均方误差和 R2 分数上表现较好。接下来进行模型评价指标比较# 绘制均方误差直方图 plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) plt.bar(x - bar_width / 2, mse_scores, widthbar_width, label均方误差, colorskyblue) plt.title(模型性能评估 - 均方误差与 R2 分数) plt.xlabel(模型) plt.ylabel(指标值) plt.xticks(x, models) plt.legend()# 生成 x 轴位置 x np.arange(len(models)) # 绘制 R2 分数直方图 plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) plt.bar(x, r2_scores, widthbar_width, colorgreen) plt.title(不同回归模型的 R2 分数对比直方图) plt.xlabel(回归模型) plt.ylabel(R2 分数) plt.xticks(x, models) plt.show()图中展示了线性回归、随机森林回归和梯度提升回归三种模型的 R2 分数。可以看出这三种模型的 R2 分数都非常高且接近 1其中随机森林回归和梯度提升回归的 R2 分数几乎相同且略高于线性回归这表明这三种模型都能很好地拟合数据但随机森林回归和梯度提升回归在拟合优度上稍胜一筹。四、研究结论一数据洞察数据完整性与质量保障成效显著数据集完整性高无缺失值干扰为精准分析筑牢根基。各变量数据类型明晰、分布特征显著消费者、产品及交易信息完备有力支撑深度数据挖掘确保分析结果可靠、结论坚实。。。。。。二模型评估模型优劣对比鲜明精准线性回归、随机森林与梯度提升回归模型对比清晰随机森林与梯度提升回归在均方误差与 R² 分数表现卓越。。。。变量关联诠释精准有力价格与最终价格紧密正相关为。。。。三策略指引企业决策智慧升华定价策略应依产品类别、市场竞争与成本效益精准权衡巧用折扣杠杆激发消费活力库存管。。。。。。。研究展望高瞻远瞩后续研究将深挖消费者行为动机、融合前沿技术拓展分析视野、强化动态实时分析能力、跨领域协同创新为电子商务企业在瞬息万变的市场中持续领航、开拓创新、稳健发展注入不竭动力与深邃智慧源泉。
Python数据分析-电子商务交易数据分析（随机森林、线性回归、梯度提升）
一、研究背景随着信息技术的飞速发展电子商务已成为全球商业领域的重要驱动力。在互联网的浪潮下消费者的购物习惯发生了巨大变化越来越多的人倾向于通过网络平台进行购物。电子商务平台的兴起为企业提供了更广阔的市场空间和销售渠道同时也带来了激烈的市场竞争。。。。本研究旨在利用 Python 和相关数据分析工具对电子商务交易数据进行深入分析为企业提供决策支持。二、研究意义一理论意义完善数据分析理论体系通过对电子商务交易数据多维度、精细化的剖析可进一步拓展数据分析方法在电子商务场景中的应用边界为。。。。深化消费者行为研究借助交易数据中消费者购买的详细信息深入探索消费者决策机制、偏好演变及行为模式的动态变化。。。。。二实践意义助力企业精准营销精准剖析消费者购买行为与偏好特征企业能够制定高度针对性的营销策略。。。。。。优化企业运营管理依交易数据深度洞察企业可实现库存的动态优化配置精准把控采购量与补货时机。。。。。。见完整论文三、实证分析数据集特征具体如下User_ID每个用户的唯一标识符例如UUID 的缩写版本Product_ID 每件商品的唯一编码例如UUID 的缩写版本类别 商品类别例如电子产品、服装、运动等价格 应用任何折扣之前的产品原价折扣 % 应用于产品的折扣百分比Final_Price 应用折扣后商品的最终价格Payment_Method用于付款的方式例如信用卡、UPI、网上银行Purchase_Date交易发生的日期格式为 MM-DD-YYYY首先读该数据集展示前五行import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams[font.sans-serif] [KaiTi] #中文 plt.rcParams[axes.unicode_minus] False #负号 import seaborn as sns file_path ecommerce_dataset_updated.csv df pd.read_csv(file_path) df.head()该图展示了数据集的前五行数据每一行代表一笔交易。数据集中包含 User_ID用户 ID、Product_ID产品 ID、Category产品类别包括 Sports、Clothing、Toys 和 Beauty 等。从这些数据可以初步分析出不同类别产品的价格范围。。。接下来进行数据特征查看数据缺失值情况所有列的缺失值数量均为 0描述性统计分析df.describe()该图展示了 Price (Rs.)、Discount (%) 和 Final_Price (Rs.) 三列数据的基本统计信息count 均为 3660表示没有缺失值。mean平均值分别为 254.800675、18.825137 和 206.906579显示。。。接下来进行可视化类别分布plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) sns.countplot(datadf, xCategory, paletteviridis, orderdf[Category].value_counts().index) plt.title(产品类别分布) plt.xlabel(类别) plt.ylabel(数量) plt.xticks(rotation45) plt.show()上图是产品类别分布的柱状图Home Kitchen家居与厨房、Books书籍、Clothing服装、Toys玩具、Sports运动和 Beauty美妆、Electronics电子产品七类产品的数量分布情况。。。。接下来查看支付方式分布情况plt.figure(figsize(8, 5),dpi200) sns.countplot(datadf, xPayment_Method, palettepastel, orderdf[Payment_Method].value_counts().index) plt.title(支付方式分布) plt.xlabel(支付方式) plt.ylabel(数量) plt.show()各支付方式的使用数量较为接近其中 Credit Card 和 UPI 的使用量稍高。这有助于商家了解消费者的支付偏好优化支付流程和相关服务。。。接下来查看折扣与最终价格的分布情况plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) sns.scatterplot(datadf, xDiscount (%), yFinal_Price(Rs.), hueCategory, palettedeep, alpha0.7) plt.title(不同类别商品折扣与最终价格的关系) plt.xlabel(折扣%) plt.ylabel(最终价格卢比) plt.legend(title类别, bbox_to_anchor(1.05, 1), locupper left) plt.show()该图展示了不同类别商品折扣与最终价格的关系图中有 Sports、Clothing、Toys、Beauty、Books、Home Kitchen、Electronics 七类商品纵轴为最终价格横轴为折扣。接下来基于月度交易分析趋势plt.figure(figsize(12, 6),dpi200) monthly_sales.plot(kindbar, colorskyblue) plt.title(月度交易趋势) plt.xlabel(月份) plt.ylabel(交易数量) plt.xticks(rotation45) plt.show()接下来进行相关性矩阵热力图查看plt.figure(figsize(8, 6),dpi200) sns.heatmap(corr, annotTrue, cmapcoolwarm, fmt.2f, linewidths0.5) plt.title(价格、折扣与最终价格的相关性矩阵) plt.show()上图是价格、折扣与最终价格的相关性矩阵矩阵中展示了 Price (Rs.)、Discount (%) 和 Final_Price (Rs.) 两两之间的相关性。。。。接下来按销售量排名前十的产品如下plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) top_products.plot(kindbar, colorsalmon) plt.title(按销售量排名前十的产品) plt.xlabel(产品 ID) plt.ylabel(销售数量) plt.xticks(rotation45) plt.show()该图是按销售量排名前十的产品的柱状图图中展示了销售量排名前十的产品 ID 对应的销售数量。这些产品的销售数量大致相同说明在销量最高的这些产品中没有出现某一产品特别突出的情况。接下来查看支付方式分布情况plt.figure(figsize(8, 8),dpi200) payment_method_dist.plot(kindpie, autopct%1.1f%%, colors[#ff9999,#66b3ff,#99ff99,#ffcc99], startangle140) plt.title(支付方式分布情况) plt.ylabel()图中展示了 Cash on Delivery货到付款、Net Banking网上银行、Debit Card借记卡、UPI、Credit Card信用卡五种支付方式所占的比例。可以看到。。。接下来进行模型建立首先对分类变量进行编码准备特征X和目标y划分训练集和测试集# 首先对分类变量进行编码 df_encoded df.copy() # 使用独热编码对 Payment_Method 进行编码 df_encoded pd.get_dummies(df_encoded, columns[Payment_Method], drop_firstTrue) # 准备特征X和目标y X df_encoded[[Price (Rs.), Discount (%)] [col for col in df_encoded.columns if Payment_Method in col]] y df_encoded[Final_Price(Rs.)] # 划分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) # 训练线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression lr_model LinearRegression() lr_model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred lr_model.predict(X_test) # 评估模型 from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 r2_score(y_test, y_pred)。。。。总体来看这是在对比三种模型的预测效果随机森林回归模型在均方误差和 R2 分数上表现较好。接下来进行模型评价指标比较# 绘制均方误差直方图 plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) plt.bar(x - bar_width / 2, mse_scores, widthbar_width, label均方误差, colorskyblue) plt.title(模型性能评估 - 均方误差与 R2 分数) plt.xlabel(模型) plt.ylabel(指标值) plt.xticks(x, models) plt.legend()# 生成 x 轴位置 x np.arange(len(models)) # 绘制 R2 分数直方图 plt.figure(figsize(10, 6),dpi200) plt.bar(x, r2_scores, widthbar_width, colorgreen) plt.title(不同回归模型的 R2 分数对比直方图) plt.xlabel(回归模型) plt.ylabel(R2 分数) plt.xticks(x, models) plt.show()图中展示了线性回归、随机森林回归和梯度提升回归三种模型的 R2 分数。可以看出这三种模型的 R2 分数都非常高且接近 1其中随机森林回归和梯度提升回归的 R2 分数几乎相同且略高于线性回归这表明这三种模型都能很好地拟合数据但随机森林回归和梯度提升回归在拟合优度上稍胜一筹。四、研究结论一数据洞察数据完整性与质量保障成效显著数据集完整性高无缺失值干扰为精准分析筑牢根基。各变量数据类型明晰、分布特征显著消费者、产品及交易信息完备有力支撑深度数据挖掘确保分析结果可靠、结论坚实。。。。。。二模型评估模型优劣对比鲜明精准线性回归、随机森林与梯度提升回归模型对比清晰随机森林与梯度提升回归在均方误差与 R² 分数表现卓越。。。。变量关联诠释精准有力价格与最终价格紧密正相关为。。。。三策略指引企业决策智慧升华定价策略应依产品类别、市场竞争与成本效益精准权衡巧用折扣杠杆激发消费活力库存管。。。。。。。研究展望高瞻远瞩后续研究将深挖消费者行为动机、融合前沿技术拓展分析视野、强化动态实时分析能力、跨领域协同创新为电子商务企业在瞬息万变的市场中持续领航、开拓创新、稳健发展注入不竭动力与深邃智慧源泉。