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r言语数据剖析事例,电商用户行为剖析

后端开发 2025-01-09 4

以下是几个运用R言语进行数据剖析的事例，涵盖了不同的范畴和数据剖析办法：

1. 依据美国人口adult数据集的剖析数据集介绍： 数据来源于UCI数据库，包括32560条数据，15个变量，包括年纪、作业类型、受教育程度、婚姻状况等。 方针是探求不同要素下集体收入是否存在明显差异。

剖析过程：1. 数据预处理：读取数据、处理缺失值、将连续变量转化为数值型。2. 描绘型计算剖析：运用ggplot2制作不同教育程度集体的收入等级堆积条形图。3. 机器学习及模型比较：对数据进行分类和回归剖析，比较不同模型的功能。

事例

2. 全国轿车出售数据剖析研究布景： 剖析起亚品牌某款紧凑型SUV的出售数据，探求广告媒体和广告计划对产品出售量的影响。

剖析过程：1. 数据导入：运用`read_csv`函数读取数据。2. 数据可视化：制作销量散布直方图和不同品牌的销量箱型图。3. 回归剖析：运用回归模型剖析广告媒体和广告计划对销量的影响。

事例

3. 初级版数据剖析事例事例一：电影评分数据 方针：制作电影评分的直方图、核算评分平均值、找出评分最高的电影。 过程：数据导入、数据查看、数据可视化、核算平均值、找出最高评分电影。

事例二：职工绩效数据 方针：制作职工出售额的箱型图、核算出售额中位数、找出作业年限最长的职工。 过程：数据导入、数据查看、数据可视化、核算中位数、找出作业年限最长的职工。

事例三：城市空气质量数据 方针：制作AQI的散点图、核算AQI平均值、找出AQI最高的城市。 过程：数据导入、数据查看、数据可视化、核算平均值、找出AQI最高的城市。

事例

4. R言语数据剖析全流程事例布景： 运用“Online Shopper’s Intention”数据集，包括12,330条数据，10个计数型特征和8个类别型特征。 方针是树立猜测“Revenue”的模型。

剖析过程：1. 数据描绘：导入数据，查看数据特色，一致数据格局。2. 数据清洗：处理缺失值、异常值、数据转化。3. 特征工程：对数据进行特征挑选和转化。4. 建模：运用不同的模型（如随机森林、神经网络）进行建模。5. 模型比照：比较不同模型的功能，挑选最优模型。

事例

这些事例展现了R言语在数据剖析中的多种运用，从数据预处理到模型树立，涵盖了数据可视化和计算剖析的各个方面。期望这些事例能协助你更好地了解和运用R言语进行数据剖析。

R言语数据剖析事例：电商用户行为剖析

一、数据布景

本事例所运用的数据集来源于一家电商渠道的用户行为数据，包括用户ID、阅读产品ID、阅读时刻、购买产品ID、购买时刻、购买金额等字段。数据集共包括100万条记载，时刻跨度为一个月。

二、数据剖析方针

1. 剖析用户阅读和购买行为的时刻散布特色；

2. 剖析不同用户集体的阅读和购买行为差异；

3. 剖析用户阅读和购买行为之间的联系；

4. 树立用户行为猜测模型，为电商渠道供给个性化引荐。

三、数据预处理

1. 数据清洗：查看数据会集是否存在缺失值、异常值，并进行相应的处理；

2. 数据转化：将时刻字段转化为日期格局，便于后续剖析；

3. 数据分组：依据用户ID对数据进行分组，便于剖析不同用户集体的行为差异。

四、数据剖析

1. 用户阅读和购买行为的时刻散布特色

运用R言语的dplyr包对数据进行分组和聚合，计算每个小时的阅读和购买次数，制作时刻序列图。

2. 不同用户集体的阅读和购买行为差异

运用R言语的ggplot2包对数据进行可视化，比较不同用户集体的阅读和购买行为差异。

3. 用户阅读和购买行为之间的联系

运用R言语的ggplot2包制作散点图，剖析用户阅读和购买行为之间的联系。

4. 用户行为猜测模型

运用R言语的caret包树立用户行为猜测模型，为电商渠道供给个性化引荐。

五、成果剖析

1. 用户阅读和购买行为的时刻散布特色：数据显现，用户在上午10点到下午2点之间的阅读和购买次数较高，阐明这个时刻段是用户活跃度较高的时段。

2. 不同用户集体的阅读和购买行为差异：经过可视化剖析，发现不同用户集体的阅读和购买行为存在明显差异，例如，年青用户集体更倾向于阅读时髦类产品，而中年用户集体更倾向于购买家居用品。

3. 用户阅读和购买行为之间的联系：散点图显现，用户阅读产品与购买产品之间存在正相关联系，即用户阅读的产品越多，购买的可能性越大。

4. 用户行为猜测模型：经过树立用户行为猜测模型，为电商渠道供给个性化引荐，进步用户购买转化率。

本文经过一个电商用户行为剖析的事例，展现了R言语在数据剖析中的运用。经过R言语，咱们可以对用户行为进行深入剖析，为电商渠道供给有针对性的产品和服务，进步用户满意度和购买转化率。


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