1 亿条淘宝用户行为数据分析项目程序源代码数据说明RFM模型ARPPU分析

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1 亿条淘宝用户行为数据分析项目程序源代码数据说明RFM模型ARPPU分析

使用阿里天池里面淘宝用户的一些数据进行用户行为分析，包含有箱型图、漏斗图、RFM模型的使用以及ARPU、ARPPU分析和一些常用数据分析的方法。
技术栈：清洗 hive + 分析 hive + 可视化 echarts处理方式：离线模式



1 亿条淘宝用户行为数据分析项目程序源代码数据说明RFM模型ARPPU分析.zip (344.38 KB, 需要: RMB 69 元) 本附件包括：

• User_behavior_analysis .ipynb
• 淘宝用户购物行为数据集(900MB数据文件压缩包)的网盘链接.docx

2023-11-28 14:02:27 上传

需要: RMB 69 元  [购买]

其中包含的数据集：
记录了一百万名有行为的淘宝用户行为记录样本，包含1，0015，0806条数据，987994个不同用户,4162024个不同商品,3623个不同商品分类， 4种行为（点击、购买、加购、喜欢）数据。

UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，用于隐式反馈推荐问题的研究。

本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。

数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，

由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。

关于数据集中每一列的详细描述如下：

列名称 说明用户ID 整数类型，序列化后的用户ID商品ID 整数类型，序列化后的商品ID商品类目ID 整数类型，序列化后的商品所属类目ID行为类型 字符串，枚举类型，包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav')时间戳 行为发生的时间戳注意到，用户行为类型共有四种，它们分别是行为类型 说明pv 商品详情页pv，等价于点击buy 商品购买cart 将商品加入购物车fav 收藏商品

.1.概述

UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，用于隐式反馈推荐问题的研究。

2.介绍[td]

文件名称	说明	包含特征
UserBehavior.csv	包含所有的用户行为数据	用户ID，商品ID，商品类目ID，行为类型，时间戳

UserBehavior.csv
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下：

[td]

列名称	说明
用户ID	整数类型，序列化后的用户ID
商品ID	整数类型，序列化后的商品ID
商品类目ID	整数类型，序列化后的商品所属类目ID
行为类型	字符串，枚举类型，包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav')
时间戳	行为发生的时间戳

注意到，用户行为类型共有四种，它们分别是

[td]

行为类型	说明
pv	商品详情页pv，等价于点击
buy	商品购买
cart	将商品加入购物车
fav	收藏商品

关于数据集大小的一些说明如下

[td]

维度	数量
用户数量	987,994
商品数量	4,162,024
用户数量	987,994
商品类目数量	9,439
所有行为数量	100,150,807

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关键词：RFM模型 用户行为 数据分析 淘宝用户 源代码