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干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

2021-12-22

CDA数据分析师出品

作者：CDA教研组

编辑：Mika

案例介绍

背景：以某大型电商平台的用户行为数据为数据集，使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征，并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测;

案例思路:

使用大数据处理技术读取海量数据
海量数据预处理
抽取部分数据调试模型
使用海量数据搭建模型

#全部行输出
from
IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

数据字典:

U_Id:the serialized ID that represents a user

T_Id:the serialized ID that represents an item

C_Id:the serialized ID that represents the category which the corresponding item belongs to Ts:the timestamp of the behavior

Be_type:enum-type from (‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’)

pv: Page view of an item's detail page, equivalent to an item click

buy: Purchase an item

cart: Add an item to shopping cart
fav: Favor an item

读取数据

这里关键是使用dask库来处理海量数据，它的大多数操作的运行速度比常规pandas等库快十倍左右。

pandas在分析结构化数据方面非常的流行和强大，但是它最大的限制就在于设计时没有考虑到可伸缩性。pandas特别适合处理小型结构化数据，并且经过高度优化，可以对存储在内存中的数据执行快速高效的操作。然而随着数据量的大幅度增加，单机肯定会读取不下的，通过集群的方式来处理是最好的选择。这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是RAM中。

Dask DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。具体操作就是对每个分区并行或单独操作(多个机器的话也可以并行)，然后再将结果合并，其实从直观上也能推出Dask肯定是这么做的。

# 安装库(清华镜像)
# pip install dask -i
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
import os
import gc # 垃圾回收接口
from tqdm import tqdm # 进度条库
import dask # 并行计算接口
from dask.diagnostics import ProgressBar
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import dask.dataframe as dd # dask中的数表处理库 import sys # 外部参数获取接口

面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas Dataframes具有相同的API

gc.collect()

# 加载数据
data = dd.read_csv('UserBehavior_all.csv')# 需要时可以设置blocksize=参数来手工指定划分方法，默认是64MB(需要设置为总线的倍数，否则会放慢速度)
data.head()

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

data
Dask DataFrame Structure :

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

Dask Name: read-csv, 58 tasks

与pandas不同，这里我们仅获取数据框的结构，而不是实际数据框。Dask已将数据帧分为几块加载，这些块存在于磁盘上，而不存在于RAM中。如果必须输出数据帧，则首先需要将所有数据帧都放入RAM，将它们缝合在一起，然后展示最终的数据帧。使用.compute()强迫它这样做，否则它不.compute() 。其实dask使用了一种延迟数据加载机制，这种延迟机制类似于python的迭代器组件，只有当需要使用数据的时候才会去真正加载数据。

# 真正加载数据 data.compute()

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

# 可视化工作进程，58个分区任务 data.visualize()

数据预处理

数据压缩

# 查看现在的数据类型 data.dtypes

U_Id int64
T_Id int64
C_Id int64
Be_type object
Ts int64
dtype: object

# 压缩成32位uint，无符号整型，因为交易数据没有负数 dtypes = {
'U_Id': 'uint32',
'T_Id': 'uint32',
'C_Id': 'uint32',
'Be_type': 'object',
'Ts': 'int64'
}
data = data.astype(dtypes)

data.dtypes

U_Id uint32
T_Id uint32
C_Id uint32
Be_type object
Ts int64
dtype: object

缺失值

# 以dask接口读取的数据，无法直接用.isnull()等pandas常用函数筛查缺失值
data.isnull()

Dask DataFrame Structure :

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

columns1 = [ 'U_Id', 'T_Id', 'C_Id', 'Be_type', 'Ts']
tmpDf1 = pd.DataFrame(columns=columns1)
tmpDf1

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

s = data["U_Id"].isna()
s.loc[s == True]

Dask Series Structure:
npartitions=58
bool ...
... ...
...
Name: U_Id, dtype: bool
Dask Name: loc-series, 348 tasks

U_Id列缺失值数目为0
T_Id列缺失值数目为0
C_Id列缺失值数目为0
Be_type列缺失值数目为0
Ts列缺失值数目为0

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

无缺失值

数据探索与可视化

这里我们使用pyecharts库。pyecharts是一款将python与百度开源的echarts结合的数据可视化工具。新版的1.X和旧版的0.5.X版本代码规则大不相同，新版详见官方文档
https://gallery.pyecharts.org/#/README

# pip install pyecharts -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Looking in indexes: https:
//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Requirement already satisfied: pyecharts in d:anacondalibsite-packages (0.1.9.4)
Requirement already satisfied: jinja2 in d:anacondalibsite-packages (from pyecharts)
(3.0.2)
Requirement already satisfied: future in d:anacondalibsite-packages (from pyecharts)
(0.18.2)
Requirement already satisfied: pillow in d:anacondalibsite-packages (from pyecharts)
(8.3.2)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in d:anacondalibsite-packages (from
jinja2->pyecharts) (2.0.1)
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
U_Id列缺失值数目为0 T_Id列缺失值数目为0 C_Id列缺失值数目为0 Be_type列缺失值数目为0 Ts列缺失值数目为0

WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -umpy (d:anacondalibsite-packages)
WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:anacondalibsite-packages)

饼图

# 例如，我们想画一张漂亮的饼图来看各种用户行为的占比 data["Be_type"]

# 使用dask的时候，所有支持的原pandas的函数后面需加.compute()才能最终执行
Be_counts = data["Be_type"].value_counts().compute()
Be_counts

pv 89716264
cart 5530446
fav 2888258
buy 2015839
Name: Be_type, dtype: int64

Be_index = Be_counts.index.tolist() # 提取标签
Be_index

['pv', 'cart', 'fav', 'buy']

Be_values = Be_counts.values.tolist() # 提取数值
Be_values

[89716264, 5530446, 2888258, 2015839]

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

#pie这个包里的数据必须传入由元组组成的列表
c = Pie()
c.add("", [list(z) for z in zip(Be_index, Be_values)]) # zip函数的作用是将可迭代对象打包成一个个元组，然后返回这些元组组成的列表 c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="用户行为")) # 全局参数(图命名) c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
c.render_notebook() # 输出到当前notebook环境
# c.render("pie_base.html") # 若需要可以将图输出到本机

<pyecharts.charts.basic_charts.pie.Pie at 0x1b2da75ae48>

漏斗图

from pyecharts.charts import Funnel # 旧版的pyecharts不需要.charts即可import import pyecharts.options as opts
from IPython.display import Image as IMG
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

<pyecharts.charts.basic_charts.funnel.Funnel at 0x1b2939d50c8>

数据分析

时间戳转换

dask对于时间戳的支持非常不友好

type(data)

dask.dataframe.core.DataFrame

data['Ts1']=data['Ts'].apply(lambda x: time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",
time.localtime(x)))
data['Ts2']=data['Ts'].apply(lambda x: time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(x)))
data['Ts3']=data['Ts'].apply(lambda x: time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime(x)))

D:anacondalibsite-packagesdaskdataframecore.py:3701: UserWarning:
You did not provide metadata, so Dask is running your function on a small dataset to
guess output types. It is possible that Dask will guess incorrectly.
To provide an explicit output types or to silence this message, please provide the
`meta=` keyword, as described in the map or apply function that you are using.
Before: .apply(func)
After: .apply(func, meta=('Ts', 'object'))
warnings.warn(meta_warning(meta))

data.head(1)

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

data.dtypes

U_Id uint32
T_Id uint32
C_Id uint32
Be_type object
Ts int64
Ts1 object
Ts2 object
Ts3 object
dtype: object

抽取一部分数据来调试代码

df = data.head(1000000)
df.head(1)

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}

用户流量和购买时间情况分析

用户行为统计表

describe = df.loc[:,["U_Id","Be_type"]]
ids = pd.DataFrame(np.zeros(len(set(list(df["U_Id"])))),index=set(list(df["U_Id"])))
pv_class=describe[describe["Be_type"]=="pv"].groupby("U_Id").count()
pv_class.columns = ["pv"]
buy_class=describe[describe["Be_type"]=="buy"