十种常用数据分析方法

描述性统计分析（Descriptive Statistics）

使用场景：用来总结数据的基本特征，如平均值、中位数、标准差等。
优势：简单易懂，快速总结数据。
劣势：无法深入挖掘数据的潜在关系。

模拟数据及示例代码：

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import pandas as pd
import numpy as np

# 生成模拟数据
data = {
    "user_log_acct": ["linfbi007", "13601089905_p", "jd_UbSjKwFGOfbv"] * 100,
    "parent_sale_ord_id": np.random.randint(100000000000, 200000000000, size=300),
    "sale_ord_id": np.random.randint(100000000000, 200000000000, size=300),
    "sale_ord_tm": pd.date_range(start="2023-01-01", periods=300, freq="H").tolist(),
    "item_sku_id": np.random.randint(100000000, 200000000, size=300),
    "item_name": ["冰箱", "洗衣机", "电视"] * 100,
    "brandname": ["新飞", "海尔", "小米"] * 100,
    "sale_qtty": np.random.randint(1, 5, size=300),
    "item_first_cate_name": ["家用电器"] * 300,
    "item_second_cate_name": ["大家电"] * 300,
    "item_third_cate_name": ["冰箱", "洗衣机", "电视"] * 100,
    "before_prefr_unit_price": np.random.uniform(1000, 2000, size=300),
    "after_prefr_unit_price": np.random.uniform(800, 1500, size=300),
    "user_actual_pay_amount": np.random.uniform(700, 1400, size=300),
    "sale_ord_valid_flag": [1] * 300,
    "cancel_flag": [0] * 300,
    "check_account_tm": pd.date_range(start="2023-01-01", periods=300, freq="H").tolist(),
    "total_offer_amount": np.random.uniform(100, 500, size=300),
    "self_ord_flag": [1, 0] * 150,
    "user_site_city_id": np.random.randint(1, 100, size=300),
    "user_site_province_id": np.random.randint(1, 30, size=300),
    "user_lv_cd": [0, 1, 2] * 100
}

df = pd.DataFrame(data)

# 描述性统计分析
desc_stats = df.describe()
print(desc_stats)

结果：描述性统计结果包括每个数值字段的计数、平均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数、75%分位数和最大值。通过这些数据，可以初步了解数据的分布情况。

判断：识别出用户实际支付金额的均值和标准差，帮助定价策略。了解各个商品类别的销量分布情况，便于库存管理。
2.

数据可视化（Data Visualization）

使用场景：通过图表展示数据，发现趋势和模式。
优势：直观易懂，便于发现数据中的规律。
劣势：图表的准确性和美观度受数据和设计影响。

模拟数据及示例代码 ：

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import matplotlib.pyplot as plt

# 销售数量分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
df['sale_qtty'].hist(bins=20)
plt.title('Sales Quantity Distribution')
plt.xlabel('Quantity')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

结果：通过绘制销售数量的直方图，可以看到不同销售数量的频率分布，判断出哪些销售量区间是最常见的。
判断：确定销售数量的常见区间，便于营销策略的制定。识别异常销售量，分析其原因。

假设检验（Hypothesis Testing）

使用场景：验证假设，判断样本数据是否支持某个假设。
优势：提供统计依据，支持决策。
劣势：需要设定显著性水平，结果受样本量影响。

模拟数据及示例代码 ：

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from scipy import stats

# 检验用户实际支付金额的均值是否为1000
t_stat, p_value = stats.ttest_1samp(df['user_actual_pay_amount'], 1000)
print(f"T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_value}")

结果：计算T统计量和P值，通过P值判断是否拒绝原假设。

判断：

如果P值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，说明用户实际支付金额显著不同于1000。
帮助优化定价策略。

回归分析（Regression Analysis）

使用场景：预测变量之间的关系，用于预测和因果分析。
优势：能量化多个因素的影响，进行预测。
劣势：需要满足一定假设，复杂模型需要更多计算资源。

模拟数据及示例代码 ：

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import statsmodels.api as sm

# 线性回归分析
X = df[['before_prefr_unit_price', 'total_offer_amount', 'sale_qtty']]
y = df['user_actual_pay_amount']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

结果：生成回归分析的详细报告，包括系数、标准误、P值等。

判断：

识别主要影响用户支付金额的因素，优化营销策略。
通过模型进行销售预测，改进库存管理。

聚类分析（Clustering Analysis）

使用场景：将数据分组，发现数据中的自然分类。
优势：便于发现潜在的用户群体或商品类别。
劣势：需要确定聚类数，结果解释较为复杂。

模拟数据及示例代码 ：

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from sklearn.cluster import KMeans

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(df[['before_prefr_unit_price', 'total_offer_amount', 'sale_qtty']])
print(df['cluster'].value_counts())

结果：每个聚类的样本数量分布，了解数据的聚类情况。

判断：

识别不同用户群体，进行精准营销。
分类商品，优化推荐系统。

时间序列分析（Time Series Analysis）

使用场景：分析时间序列数据的趋势和季节性变化。
优势：预测未来趋势，进行库存和资源规划。
劣势：模型复杂，需要较长时间序列数据。

模拟数据及示例代码 ：

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from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 时间序列分析
df.set_index('sale_ord_tm', inplace=True)
result = seasonal_decompose(df['user_actual_pay_amount'], model='additive', period=24)
result.plot()
plt.show()

结果：分解时间序列，得到趋势、季节性和残差成分。

判断：

识别销售趋势，调整营销策略。
预测季节性变化，优化库存管理。

频繁项集和关联规则挖掘（Association Rule Mining）

使用场景：发现商品之间的购买关联，提高交叉销售。
优势：揭示商品间的潜在关系，提升销售额。
劣势：规则数量庞大，需筛选有意义的规则。

模拟数据及示例代码 ：

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from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 生成模拟购物篮数据
basket = df.groupby(['sale_ord_id', 'item_name']).size().unstack().reset_index().fillna(0).set_index('sale_ord_id')

# 频繁项集
frequent_itemsets = apriori(basket, min_support=0.1, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)
print(rules.head())

结果：生成关联规则，包括支持度、置信度和提升度。

判断：

识别经常一起购买的商品，优化商品组合。
提升交叉销售策略，提高销售额。

分类分析（Classification Analysis）

使用场景：对用户或商品进行分类，用于精准营销或风险评估。
优势：便于预测新样本的类别，优化策略。
劣势：需大量标记数据，复杂模型需更多计算资源。

模拟数据及示例代码 ：

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from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 分类分析
X = df[['before_prefr_unit_price', 'total_offer_amount', 'sale_qtty']]
y = df['user_lv_cd']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

结果：生成分类报告，包括精确度、召回率和F1分数。

判断：

识别用户等级，进行精准营销。
评估商品风险，优化库存策略。

#### **异常检测（Anomaly Detection）**

* **使用场景**：检测异常交易或行为，防范风险。
* **优势**：发现异常情况，防止损失。
* **劣势**：模型复杂，需调整参数。
* **模拟数据及示例代码** ：

  ```python
  from sklearn.ensemble import IsolationForest

  # 异常检测
  iso_forest = IsolationForest(contamination=0.1)
  df['anomaly'] = iso_forest.fit_predict(df[['user_actual_pay_amount', 'sale_qtty']])
  print(df['anomaly'].value_counts())
  ```

**结果**： 识别出异常样本的数量和分布。

**判断**： 发现异常交易，防范欺诈行为。识别异常用户行为，进行风险控制。

十种常用数据分析方法

描述性统计分析（Descriptive Statistics）

数据可视化（Data Visualization）

相关性分析（Correlation Analysis）

假设检验（Hypothesis Testing）

回归分析（Regression Analysis）

聚类分析（Clustering Analysis）

时间序列分析（Time Series Analysis）

频繁项集和关联规则挖掘（Association Rule Mining）

分类分析（Classification Analysis）