成都建设规划局网站首页,安卓app大全下载,通化市住房和城乡建设局网站,专业网站建设空间【#x1f40b;和鲸冬令营】通过数据打造爆款社交APP用户行为分析报告 文章目录 【#x1f40b;和鲸冬令营】通过数据打造爆款社交APP用户行为分析报告1 业务背景2 数据说明3 数据探索性分析4 用户行为分析4.1 用户属性与行为关系分析4.2 转化行为在不同用户属性群体中的分布…【和鲸冬令营】通过数据打造爆款社交APP用户行为分析报告 文章目录 【和鲸冬令营】通过数据打造爆款社交APP用户行为分析报告1 业务背景2 数据说明3 数据探索性分析4 用户行为分析4.1 用户属性与行为关系分析4.2 转化行为在不同用户属性群体中的分布情况 5 深入分析5.1 多维度行为分析5.2 行为预测模型 6 总体策略建议 时间紧张其他的任务重本次活动没有像上次一样花心思马上毕业了时间并不充裕所以就没有太认真写见谅 完整编译可运行的项目我挂载到了我的和鲸主页北天 欢迎大家前去fork点赞评论收藏非常感谢 1 业务背景
近些年来随着移动互联网和大数据的快速发展人们花费了很多时间在各式各样的社区、论坛、购物网站和社交软件上同时企业也积累了海量的用户数据而每一次的浏览、点击都代表着特定的用户行为如果能够以科学的方式对这些海量的用户行为进行统计、分析和挖掘那么我们将会更加了解自己的用户如他们的地理位置、文化背景、消费水平、行为偏好、生命周期等同时也有助于我们制定更佳的产品或营销策略提升用户体验从而实现精细化运营打造爆款社交APP。
假设你是一名移动互联网行业的数据分析师目前想要找到影响产品转化率的核心因素在产品/运营侧输出关键策略帮助公司提升核心指标从而体现数据分析的价值所在那么你会从哪些角度出发呢
2 数据说明
本数据集是某社交App一定时间内相关用户行为的分类示例数据A、B、C、D、E、F代表了六个不同的属性或功能参数每一行数据代表了一组有相同属性的用户Action1、Action_2是具有某种归类的用户数Action_1到Action_2记录的是由用户数变化所代表的转化率数据中个人信息部分已脱敏
3 数据探索性分析
我们首先加载并初步探索提供的数据集。
import pandas as pddata_path 2023冬令营实战数据集.csv
data pd.read_csv(data_path)
data.info(), data.head()数据集包含190,763条记录和8个字段字段名为A到F以及Action_1和Action_2所有字段都是整数类型。
接下来我们将进行一些基本的数据探索性分析。
# 描述性统计分析
descriptive_stats data.describe()# 检查缺失值
missing_values data.isnull().sum()
missing_values数据集中的每个字段都没有缺失值以下是各字段的描述性统计摘要
A到F这些字段的最小值、25%、50%中位数、75%和最大值显示了数据的分布范围例如字段A的值在0和1之间可能表示某种二元特征如性别或是否完成某项操作字段B到F的范围和分布各不相同表明它们代表不同的用户属性或行为特征。Action_1和Action_2表示用户行为的计数其值范围和标准差相当大特别是Action_1的最大值达到532,606Action_2的最大值为152,640表明数据中可能存在极端值或异常值。
由于数据集中没有发现缺失值这简化了数据清洗的步骤。
下面我们进行异常值探索给定Action_1和Action_2字段的极端最大值下一步我们可以通过可视化方法进一步探索这些可能的异常值。我们将绘制这两个字段的箱线图以直观地查看数据分布和识别潜在的异常值。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 设置绘图风格
sns.set(stylewhitegrid)# 绘制Action_1和Action_2的箱线图
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
sns.boxplot(ydata[Action_1])
plt.title(Action_1 Boxplot)plt.subplot(1, 2, 2)
sns.boxplot(ydata[Action_2])
plt.title(Action_2 Boxplot)
plt.show()箱线图展示了Action_1和Action_2字段中潜在的异常值从图中可以看出
Action_1和Action_2字段都有大量的异常值这些值远远高于Q3第三四分位数加上1.5倍的IQR四分位距计算得出的上界。这些异常值可能代表某些用户的行为极其活跃或者是数据收集、记录过程中的特殊情况。
4 用户行为分析
接下来我们将从用户行为分析的角度入手特别是关注影响产品转化率的核心因素首先我们需要定义什么是“转化率”在这个上下文中的意义考虑到数据集的特点我们可以假设Action_1和Action_2代表了用户的某种转化行为例如购买、点击广告等。
因此我们的分析可以从以下几个角度展开
用户属性A到F与行为Action_1和Action_2的关系探索这些属性如何影响用户的转化行为。转化行为的分布分析转化行为Action_1和Action_2在不同用户群体中的分布情况。
4.1 用户属性与行为关系分析
为了探索用户属性A到F与转化行为Action_1和Action_2之间的关系我们可以进行如下分析
相关性分析计算用户属性与转化行为之间的相关系数以识别哪些属性与转化行为更为相关。群组分析对用户属性进行分组例如根据属性A是否为1比较不同组内的转化行为差异。
我们先从相关性分析开始计算用户属性A到F与转化行为Action_1和Action_2之间的相关系数这将帮助我们了解哪些用户属性与转化行为更密切相关。
# 计算相关系数
correlation_matrix data.corr()
# 展示相关系数矩阵
correlation_matrix[[Action_1, Action_2]]上述结果展现的揭示了用户属性A到F与转化行为Action_1和Action_2之间的相关性如下
Action_1与Action_2之间有很高的相关性约0.87这表明这两种行为可能是相互关联的或者在很多情况下同时发生。属性A与Action_1和Action_2呈正相关分别约0.06和0.05尽管相关性不是很强但这表明属性A的某些值可能与更高的转化行为相关联。其他属性B到F与转化行为的相关性较弱且部分属性与转化行为呈负相关特别是F与Action_1和Action_2的相关性最低分别约-0.08和-0.05。
这些发现提示我们属性A可能在分析用户转化行为时值得特别关注而属性F的负相关性可能表明随着F的增加用户的转化行为可能会减少。
接下来为了更深入地理解这些属性如何影响转化行为我们将进行群组分析比较不同用户属性群体的转化行为差异我们将从属性A开始因为它与转化行为的相关性最强我们将比较属性A为1和为0的用户群体的转化行为Action_1和Action_2的平均值差异。
# 按属性A分组计算每组的Action_1和Action_2的平均值
grouped_by_A data.groupby(A)[[Action_1, Action_2]].mean()
grouped_by_A对于属性A我们比较了当其值为1和为0时用户的转化行为Action_1和Action_2的平均值
当A1时Action_1的平均值为1,532.96Action_2的平均值为296.18。当A0时Action_1的平均值为525.88Action_2的平均值为87.14。
这个结果表明属性A为1的用户群体的转化行为无论是Action_1还是Action_2的平均值明显高于属性A为0的用户群体这进一步证实了属性A可能是影响用户转化行为的一个重要因素。
基于这个发现我们可以假设改善或增强与属性A相关的产品特性或用户体验可能会提高用户的转化率。
4.2 转化行为在不同用户属性群体中的分布情况
下一步我们将通过可视化方法进一步探索转化行为Action_1和Action_2在不同用户属性群体中的分布情况我们将选择一个代表性的属性进行分析考虑到属性A的重要性我们将围绕它进行展开我们计划绘制属性A不同值对应的Action_1和Action_2的分布情况。
# 绘制属性A对Action_1和Action_2分布的影响
plt.figure(figsize(14, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
sns.boxplot(xA, yAction_1, datadata)
plt.title(Action_1 Distribution by Attribute A)
plt.subplot(1, 2, 2)
sns.boxplot(xA, yAction_2, datadata)
plt.title(Action_2 Distribution by Attribute A)
plt.tight_layout()
plt.show()通过箱线图可视化属性A对Action_1和Action_2分布的影响我们可以观察到以下几点
Action_1和Action_2的分布无论是Action_1还是Action_2属性A为1的用户群体的中位数和四分位数范围都高于属性A为0的用户群体这与我们之前的分析结果一致即属性A为1的用户更倾向于有更高的转化行为。异常值两种行为的分布都有大量的异常值尤其是在属性A为1的群体中这可能表明存在一些极端活跃的用户。
这些观察结果支持了我们之前的发现即属性A显著影响用户的转化行为,这提示我们提高与属性A相关的用户满意度或参与度可能是提高转化率的关键。
策略建议
增强与属性A相关的特性或服务鉴于属性A对转化行为的显著影响应优先改进与之相关的产品特性或用户体验以提升该用户群的参与度和满意度。针对性营销活动可以针对属性A为1的用户群体设计专门的营销活动或优惠以进一步提高他们的转化率。关注高活跃用户对于异常活跃的用户群体进行深入分析了解他们的特性和需求可能发现提升用户活跃度和转化率的新机会。
这些策略建议旨在通过深入理解和满足用户需求优化产品和营销策略最终提升用户转化率。
5 深入分析
5.1 多维度行为分析
基于前面的分析我们已经确认了属性A对用户转化行为的重要性接下来我们可以进一步深入分析探索除了单一属性的影响用户的转化行为可能受到多个因素的共同作用我们可以利用多变量分析方法如逻辑回归或决策树来识别哪些属性组合对转化行为影响最大。
我们将使用逻辑回归模型分析多个属性如何共同影响用户的某一转化行为例如选择Action_1作为响应变量这将帮助我们识别对转化行为影响最大的属性组合。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix# 由于Action_1的值范围很大我们将其转换为二元变量以便于使用逻辑回归分析
# 定义转化行为的阈值这里假设高于中位数的行为视为正样本1否则为负样本0
threshold data[Action_1].median()
data[Action_1_binary] (data[Action_1] threshold).astype(int)# 准备特征变量和目标变量
X data[[A, B, C, D, E, F]] # 特征变量
y data[Action_1_binary] # 目标变量# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_state42)# 构建逻辑回归模型
log_reg_model LogisticRegression(max_iter1000)# 训练模型
log_reg_model.fit(X_train, y_train)# 模型评估
y_pred log_reg_model.predict(X_test)
report classification_report(y_test, y_pred)
conf_matrix confusion_matrix(y_test, y_pred)
report, conf_matrix( precision recall f1-score support\n\n 0 0.63 0.61 0.62 29134\n 1 0.61 0.64 0.62 28095\n\n accuracy 0.62 57229\n macro avg 0.62 0.62 0.62 57229\nweighted avg 0.62 0.62 0.62 57229\n,array([[17648, 11486],[10162, 17933]], dtypeint64))我们使用逻辑回归模型分析了多个用户属性A到F如何共同影响用户的转化行为这里以Action_1的二元变化为例模型的评估结果如下
准确率Accuracy模型在测试集上的准确率为62%这意味着模型能够以一定的准确度预测用户的转化行为。精确度Precision**和**召回率Recall对于正样本即转化行为较高的用户和负样本即转化行为较低的用户模型的精确度和召回率均在60%到64%之间。
混淆矩阵显示了模型预测结果与实际情况的对比
真正TP17,933即模型正确预测为正样本的数量。假正FP11,486即模型错误预测为正样本的数量。真负TN17,648即模型正确预测为负样本的数量。假负FN10,162即模型错误预测为负样本的数量。
逻辑回归模型的结果表明用户属性对其转化行为有一定的预测能力尽管模型的整体性能表现良好但仍有改进的空间这可能意味着用户的转化行为受到多种因素的影响而这些因素可能没有全部包含在当前分析中。
对于逻辑回归模型我们可以可视化各个特征的系数权重以展示它们对预测结果的影响程度。这有助于我们理解哪些用户属性对其转化行为的预测贡献最大。
# 逻辑回归模型的特征系数可视化
features X.columns
coefficients log_reg_model.coef_[0]# 创建系数的DataFrame
coeff_df pd.DataFrame({Feature: features, Coefficient: coefficients})# 绘制系数的条形图
plt.figure(figsize(10, 6))
sns.barplot(xCoefficient, yFeature, datacoeff_df.sort_values(byCoefficient, ascendingFalse))
plt.title(Logistic Regression Coefficients)
plt.xlabel(Coefficient Value)
plt.ylabel(Feature)
plt.tight_layout()
plt.show()从逻辑回归模型的系数可视化中我们可以看到各个特征对预测用户转化行为即Action_1_binary的贡献程度正系数表示特征与正样本较高的转化行为正相关负系数则表示负相关。
结论
某些特征对用户的转化行为有显著影响这些特征的优化可能会直接提升用户的转化率。特征间的影响程度不同指出了不同用户属性在影响用户行为上的相对重要性。
策略建议
重点优化针对影响力较大的特征进行产品或服务的优化以提高用户的转化率。用户分析深入分析对转化行为有正面影响的特征背后的用户行为和偏好定制化营销策略。
5.2 行为预测模型
利用已有的用户属性和行为数据我们可以尝试构建一个预测模型预测用户的转化行为这样的模型不仅可以帮助我们更准确地识别潜在的高价值用户还可以为制定个性化的营销策略提供支持。
为了进一步探索用户行为的预测模型我们将使用机器学习的方法来预测用户的转化行为考虑到数据集的特性和之前的分析结果我们可以尝试构建一个分类模型预测用户是否会表现出较高的转化行为即Action_1_binary为1。
这里我们将使用随机森林分类器进行行为预测模型的构建随机森林是一种集成学习方法它通过构建多个决策树来提高预测的准确性和稳定性相较于逻辑回归模型随机森林能够更好地处理非线性关系和特征间的交互效应因此可能在这个任务上表现更优。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 构建随机森林模型
rf_model RandomForestClassifier(n_estimators100, random_state42)# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)# 模型评估
y_pred_rf rf_model.predict(X_test)
report_rf classification_report(y_test, y_pred_rf)
conf_matrix_rf confusion_matrix(y_test, y_pred_rf)report_rf, conf_matrix_rf( precision recall f1-score support\n\n 0 0.81 0.64 0.72 29134\n 1 0.69 0.84 0.76 28095\n\n accuracy 0.74 57229\n macro avg 0.75 0.74 0.74 57229\nweighted avg 0.75 0.74 0.74 57229\n,array([[18694, 10440],[ 4436, 23659]]))随机森林模型在测试集上的评估结果如下
准确率Accuracy模型的准确率提高到了74%这表明模型能够较准确地预测用户是否会表现出较高的转化行为。精确度Precision**和**召回率Recall对于正样本即Action_1_binary为1的情况模型的召回率达到了84%精确度为69%对于负样本精确度为81%召回率为64%。
混淆矩阵显示了模型预测结果与实际情况的对比
真正TP23,659即模型正确预测为正样本的数量。假正FP10,440即模型错误预测为正样本的数量。真负TN18,694即模型正确预测为负样本的数量。假负FN4,436即模型错误预测为负样本的数量。
随机森林模型的性能明显优于之前的逻辑回归模型特别是在召回率方面的表现这表明随机森林模型更适合处理这种类型的分类问题尤其是在预测用户的转化行为时。
对于随机森林模型我们将可视化特征的重要性得分这将帮助我们识别在预测用户转化行为时哪些特征最为关键。
# 随机森林模型的特征重要性可视化
feature_importances rf_model.feature_importances_# 创建特征重要性的DataFrame
importance_df pd.DataFrame({Feature: features, Importance: feature_importances})# 绘制特征重要性的条形图
plt.figure(figsize(10, 6))
sns.barplot(xImportance, yFeature, dataimportance_df.sort_values(byImportance, ascendingFalse))
plt.title(Random Forest Feature Importances)
plt.xlabel(Importance Score)
plt.ylabel(Feature)
plt.tight_layout()
plt.show()随机森林模型的特征重要性可视化展示了各个特征在预测用户转化行为时的重要性得分较高的重要性得分表示该特征在预测用户是否会表现出较高转化行为时更为关键。
结论
特征重要性得分揭示了不同用户属性对预测用户转化行为的贡献度指导我们理解哪些属性更能影响用户的转化概率。与逻辑回归模型结果相比随机森林提供了一个更细致的特征重要性视角有助于我们更全面地理解影响用户转化行为的因素。
策略建议
聚焦关键属性针对特征重要性高的用户属性开展针对性的改进措施例如优化用户体验、提升服务质量、调整产品功能等以增加用户的转化概率。数据驱动决策利用特征重要性的洞察制定基于数据的决策例如在营销活动中优先针对可能转化率高的用户群体。持续监测和优化随着市场和用户行为的变化定期重新评估特征的重要性并据此调整策略。
6 总体策略建议
根据上述分析结果我们为公司提出以下总体策略建议
优化关键用户属性针对影响用户转化行为的关键属性如属性A公司应优化相关的产品特性或用户体验这可能包括改进用户界面、增强产品功能或提供更个性化的服务。实施多维度用户分析继续利用多变量分析和机器学习模型来深入理解不同用户属性和行为之间的复杂关系这将帮助公司更准确地识别目标用户群体制定更有效的营销策略。构建和优化预测模型利用随机森林等先进的机器学习技术构建和持续优化用户行为预测模型。这些模型可以帮助公司更有效地识别高潜力用户实施针对性的营销活动提高转化率。个性化营销策略基于用户行为预测模型的结果制定个性化的营销策略和推广活动通过精准定位用户偏好和需求提供定制化的内容和优惠以提高用户参与度和忠诚度。动态调整和优化市场环境和用户行为是不断变化的公司需要建立起动态监测和分析机制定期评估和调整产品策略、营销活动和用户体验设计确保持续满足用户需求提升用户满意度和转化率。
通过实施这些策略公司可以更有效地利用用户数据来指导产品开发和营销决策最终实现业务增长和市场竞争力的提升。
