大型电商公司的主要行业竞争力之一，便是由数据分析提供的底层专有算法。这些算法加上既有用户池形成的大数据基础，成为了他们最有效且科学的运营工具。
在本文中，我将向大家介绍在电商，特别是小微企业中，是如何使用Python的数据分析方法来实现商业上的应用。
一、数据
数据，是简单的原始事实的集合。如数字，词汇，甚至任何的观测结果都算数据。
如今，大多数电商平台在不影响用户体验的情况下，就能轻易从用户那里收集大量数据，形成独特而强大的大数据池。这些收集到的数据可能是以结构化或表格形式存储，也可能是图像、视频或文档等非结构化数据。这些数据在研究用户偏好时能够发挥非常强大价值。
然而，若是对这一类数据进行人工筛选和审核，将消耗大量的时间和精力，而这一弊端将这些优秀的基础数据变成只会占据硬盘的无效数据。
如果企业或者数据分析师能够使用人工智能和大数据分析技术，这些基础数据才能为公司提供未来风向和用户现状，从而让更适合用户、收益更高的产品问世。
由于数据量和计算机计算能力一并增长，数据分析在市场管理中的强大作用日益显著。随着互联网的普及以及移动设备的大量使用，更多用户个人数据和GPS数据不断被收集。通过对这类数据进行分析，可以得到意想不到的效果。
如今，谷歌、苹果、亚马逊和微软等大型互联网企业在核心业务上，已经全面使用数据化管理。更多小微企业以及初创企业也逐渐采用了数据科学来为其业务创造更多的可能。
二、电商的数据分析应用
**电商的特殊性将数据分析的价值发挥到了最大。**电商允许来自世界各地的人们通过在线平台购买、浏览和销售产品。
在电商行业发展的背景下，数据分析帮助这些平台从大数据中获得更大价值。它主要关注：
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为用户推荐产品。
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用户趋势和行为分析
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预测销售和库存物流
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优化产品定价和支付方式
这些应用程序都涉及大量数据的存储和解释，数据分析技术就派上用场了。
电商后端的工作流程也能通过数据分析和机器学习大大简化。不过，要提供无缝的在线购物体验，还有几个障碍需要克服，包括产品订购、送货和公平定价等。而这些也都可以通过数据分析来达到性价比最大化。
三、用户智能推荐系统
在python的学习案例中，最常见的数据分析案例是电商平台的智能推荐系统。它是一种根据用户之前的购买的轨迹或在平台上的搜索留下的"电子足迹"来预测用户可能对某一商品的偏好的方法。
推荐系统被战略性地用于提高转化率，优化用户体验和提升用户参与度。一个已被证明有效的大型推荐系统就是亚马逊的智能推销方案------一种数据驱动的，通过人工智能实现的，点对点的个性化营销。
**据《麦肯锡洞察》杂志称，亚马逊35%的收入来自其推荐引擎。**亚马逊推荐引擎之所以成为可能，正是因为它大量地学习了用户在网站页面上的操作与交互。
推荐系统有两种类型：
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内容推荐：基于产品的属性或特性提出推荐的方法。例如，如果一种产品与另一种产品共享一种属性，用户购买了第一种产品，系统应该为其推荐第二种产品，因为用户想要购买的东西与第二种产品匹配的可能性更高。
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协作推荐：该方法基于多个用户的交互进行推荐。例如，如果有几个用户与另一个用户一起购买了某一种产品，那么系统应该相互推荐每一种产品，因为其他用户曾经同时购买了这两种产品。
四、用户分析
用户是任何电商公司的关键因素，强调为用户提供良好的用户体验和提升满意度应该是每一个电商首要考虑的问题。为了达到个性化服务的水平，有必要了解用户类群及其偏好。
电商平台将会跟踪用户可能发生的行为，例如从用户进入网站到他们离开，无论是否交易成功，都必须记录并存储用户所采取的每一个操作。因为它们都是潜在的有用数据，是能够在未来确定用户动机的基础数据。
从用户行为中收集到数据，再用该数据生成用户可能在未来会出现的行为或者偏好，这样的过程被称为用户分析。
用户分析有助于了解用户行为的趋势和变化，以修改业务策略，并据此做出关键的业务决策。它还提供了一种可量化的方法来分析出最有效的留住用户的手段。
为了建立一个用户分析平台，电商公司必须关注用户的关键特征，包括：
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用户细分 ：数据分析师可以根据用户的偏好、购买和浏览模式进行分组，从而建立个人资料，并据此提供建议。这也就是我们所谓的用户画像。 这种分析有助于建立目标受众、个性化产品，甚至是针对每个群体的营销策略。它还有助于将重点转移到最赚钱的用户中，以建立更好的用户关系。用户的特征还可以细分为地理特征、平台行为特征、人口特征和心理特征。
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情感分析 ：情感分析可以确定一组词汇或句子背后的情感。目的是识别用户通过产品评价对其购买或销售的产品表达的情感。分析出的情绪可能是积极的、消极的或中立的，它的分析结果能有助于响应投诉和改善用户服务等。
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用户流失分析 ：这是基于用户在平台上的活动分析用户购买产品的可能性的过程。旨在**优化现有的用户转化和留存策略。**流失率的提高会极大地影响业务的增长，甚至是业务的可持续性。
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终身价值预估 ：这是指用户在与平台建立关系期间为企业提供的估计总收入。这一项评估是通过利用诸如早期交易模式、交易频率和交易量等因素来实现的。终身价值预估，可以帮助平台规划业务资源，从而使得用户在整个购物流程中为平台提供最大价值。
五、python数据分析过程
在分析数据集之前，我们要做的第一步便是是预览它包含的数据信息。
为了更方便地处理这些信息，我们将使用Pandas------这是一个用于数据操作和分析的Python库，它提供了用于操作数据表和时间序列的数据结构和函数。
本文使用的数据集和脚本都可以在GitHub上找到（https://github.com/Jotaherrer/DataAnalysis/tree/master/e_commerce）。下面的代码包括在你的计算机上运行分析所需的所有函数库：
在导入必要的库之后，我们将继续创建包含数据集信息的 Pandas 数据框并进行预览：
应用info（）函数，我们得以访问数据集内的具体信息。这个数据集是电商平台上一系列详细的用户行为组成的。我们已经识别出用户ID,购买产品ID以及更多的描述性数据。它们都能转化成更有价值的数据。
在继续分析之前，我们需要继续清理数据中信息不完整的字条。正如我们从下面的代码中看到的，产品2有173.638个空字段，产品3有383.247个空字段。这些是我们需要清理的数据。
现在，让我们继续用零值替换null特性，因为我们需要一个清洗过的数据集来执行操作：
在数据框中，我们有每个人进行的每一笔交易。为了识别在我们平台上花费最多的用户，让我们将用户按照 ID 分组并统计其花费的总金额：
在识别出最能花钱的用户后，让我们分析出这些用户们的年龄分区以及各个年龄段的消费水平：
51-55岁的用户是在平台上购物最多的，也许应该将我们的营销活动定位在他们身上。让我们来看看用户年龄的图形分布：
另一方面我们也想知道哪个年龄组和性别更容易我们的平台上消费，而这样的统计图表在python上只需要短短几行代码就可以解决：
我们也可以算出哪个职业的用户更喜欢在我们的平台上购买东西：
最后我们也可以通过这个数据集找到我们最受用户欢迎的产品：
这篇文章的目的是让大家直观地了解电商可以如何利用数据分析，来获取、留住和发展他们的用户群。