電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技能競賽試題集

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技能競賽試題集姓名_________________________地址_______________________________學號______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------線--------------------------1.請首先在試卷的標封處填寫您的姓名，身份證號和地址名稱。2.請仔細閱讀各種題目，在規(guī)定的位置填寫您的答案。一、選擇題1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本流程包括哪些步驟？

A.數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示

B.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、結(jié)果展示

C.數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理、結(jié)果展示、數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示、數(shù)據(jù)清洗

2.以下哪個不是電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析常用的數(shù)據(jù)源？

A.客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）數(shù)據(jù)

B.社交媒體數(shù)據(jù)

C.電子商務(wù)平臺交易數(shù)據(jù)

D.網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)

3.什么是A/B測試？

A.一種將用戶隨機分配到不同版本的網(wǎng)頁或應(yīng)用中以比較效果的方法

B.一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，用于評估用戶行為和偏好

C.一種用戶調(diào)查方法，用于收集用戶反饋

D.一種用于預(yù)測未來趨勢的統(tǒng)計方法

4.以下哪個不是描述性統(tǒng)計分析的方法？

A.平均數(shù)

B.標準差

C.中位數(shù)

D.相關(guān)系數(shù)

5.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，如何處理缺失值？

A.刪除包含缺失值的記錄

B.填充缺失值

C.忽略缺失值

D.以上所有方法都是

6.什么是聚類分析？

A.一種將數(shù)據(jù)分為相似組的無監(jiān)督學習技術(shù)

B.一種將數(shù)據(jù)分為不同的類別，每個類別具有不同特征的監(jiān)督學習技術(shù)

C.一種用于預(yù)測用戶行為的推薦系統(tǒng)技術(shù)

D.一種基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的時間序列分析技術(shù)

7.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)可視化？

A.使用圖表和圖形來展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果

B.創(chuàng)建數(shù)據(jù)報表

C.使用高級數(shù)學模型對數(shù)據(jù)進行建模

D.將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，以便進行查詢和分析

8.以下哪個不是電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的預(yù)測模型？

A.回歸分析

B.決策樹

C.邏輯回歸

D.樸素貝葉斯

答案及解題思路：

1.答案：A

解題思路：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本流程應(yīng)該包括從數(shù)據(jù)收集到結(jié)果展示的完整流程，所以選項A最符合基本流程的順序。

2.答案：D

解題思路：社交媒體數(shù)據(jù)、電子商務(wù)平臺交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)都是電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)源，而CRM數(shù)據(jù)則不是電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的常用數(shù)據(jù)源。

3.答案：A

解題思路：A/B測試是一種將用戶隨機分配到不同版本的網(wǎng)頁或應(yīng)用中以比較效果的方法，這是它的定義。

4.答案：D

解題思路：描述性統(tǒng)計分析通常使用平均數(shù)、標準差和中位數(shù)等方法來描述數(shù)據(jù)的特征，而相關(guān)系數(shù)則是用于描述兩個變量之間線性關(guān)系的指標。

5.答案：D

解題思路：在電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，處理缺失值的方法包括刪除、填充和忽略，所以選項D包含了所有這些方法。

6.答案：A

解題思路：聚類分析是一種無監(jiān)督學習技術(shù)，旨在將數(shù)據(jù)劃分為相似組，這是它的定義。

7.答案：A

解題思路：數(shù)據(jù)可視化是通過圖表和圖形來展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果的方法，這是其核心目的。

8.答案：D

解題思路：回歸分析、決策樹和邏輯回歸都是電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中常用的預(yù)測模型，而樸素貝葉斯不是電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的預(yù)測模型。二、填空題1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的目的是____________________。

答案：通過分析電子商務(wù)交易數(shù)據(jù)，為企業(yè)的經(jīng)營決策提供數(shù)據(jù)支持，提高運營效率，優(yōu)化用戶體驗，增強市場競爭力。

解題思路：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析旨在利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中的有價值信息，幫助企業(yè)了解市場趨勢、用戶行為，從而指導(dǎo)業(yè)務(wù)發(fā)展。

2.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析常用的數(shù)據(jù)源包括____________________。

答案：交易數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。

解題思路：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析涉及多個數(shù)據(jù)源，包括直接與交易相關(guān)的數(shù)據(jù)，以及反映用戶行為和市場狀況的數(shù)據(jù)等。

3.描述性統(tǒng)計分析主要包括____________________。

答案：集中趨勢分析、離散程度分析、分布形態(tài)分析。

解題思路：描述性統(tǒng)計分析是對數(shù)據(jù)的基本特征進行量化描述，包括數(shù)據(jù)的平均值、標準差、分布形態(tài)等。

4.數(shù)據(jù)可視化常用的圖表類型有____________________。

答案：柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、雷達圖、熱力圖等。

解題思路：數(shù)據(jù)可視化是通過圖形和圖像展示數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更加直觀易懂，常用的圖表類型多種多樣，適用于不同的數(shù)據(jù)展示需求。

5.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的預(yù)測模型包括____________________。

答案：時間序列分析、回歸分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。

解題思路：電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測模型旨在預(yù)測未來的市場趨勢、用戶行為等，常用的模型包括時間序列分析、回歸分析等，它們能夠幫助企業(yè)在未來做出更有針對性的決策。三、判斷題1.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是必要的步驟。（√）

解題思路：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)步驟，它能夠去除或修正數(shù)據(jù)中的錯誤、缺失和不一致的信息，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，從而提高分析結(jié)果的可靠性。

2.數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是相同的概念。（×）

解題思路：數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析的一個子集，它專注于從大量數(shù)據(jù)中提取模式、預(yù)測和決策支持。數(shù)據(jù)分析則是一個更廣泛的概念，包括數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的多種方法和技巧，旨在理解數(shù)據(jù)背后的含義和發(fā)覺數(shù)據(jù)中的有價值信息。

3.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，相關(guān)性分析可以用來判斷兩個變量之間的因果關(guān)系。（×）

解題思路：相關(guān)性分析可以揭示變量之間的關(guān)聯(lián)程度，但它并不能確定變量之間的因果關(guān)系。要判斷因果關(guān)系，通常需要進一步的實驗設(shè)計或控制變量分析。

4.電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析可以用來預(yù)測未來的趨勢。（√）

解題思路：時間序列分析是一種用于分析數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢、周期和季節(jié)性模式的技術(shù)。它可以幫助預(yù)測未來的趨勢，是電子商務(wù)中常用的預(yù)測工具。

5.數(shù)據(jù)可視化可以用來提高數(shù)據(jù)可讀性，便于理解。（√）

解題思路：數(shù)據(jù)可視化通過圖形和圖像的方式展示數(shù)據(jù)，能夠幫助用戶更容易地理解和吸收復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息，提高數(shù)據(jù)溝通的效率和效果。四、簡答題1.簡述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的步驟。

解題思路：首先概述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的基本流程，然后具體闡述每個步驟的內(nèi)容。

答案：

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的步驟通常包括：

1.確定分析目標：明確數(shù)據(jù)分析的目的和要解決的問題。

2.數(shù)據(jù)收集：通過多種渠道收集相關(guān)數(shù)據(jù)，如網(wǎng)站日志、用戶行為數(shù)據(jù)等。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、整合和轉(zhuǎn)換，為后續(xù)分析做準備。

4.數(shù)據(jù)摸索：使用描述性統(tǒng)計和可視化方法對數(shù)據(jù)進行初步分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征。

5.模型建立：根據(jù)分析目標選擇合適的分析模型，如回歸分析、聚類分析等。

6.模型驗證：通過交叉驗證等方法評估模型的準確性和可靠性。

7.結(jié)果解釋：對分析結(jié)果進行解讀，為決策提供支持。

2.簡述數(shù)據(jù)清洗的方法。

解題思路：列舉數(shù)據(jù)清洗的常見方法，并簡要說明每種方法的作用。

答案：

數(shù)據(jù)清洗的方法包括：

1.缺失值處理：識別并處理數(shù)據(jù)集中的缺失值，可以通過刪除、填充或插值等方法。

2.異常值處理：識別并處理數(shù)據(jù)集中的異常值，可以通過刪除、修正或保留等方法。

3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式，如歸一化、標準化等。

4.重復(fù)數(shù)據(jù)刪除：識別并刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。

5.數(shù)據(jù)整合：將來自不同來源的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)集中。

3.簡述描述性統(tǒng)計分析的方法。

解題思路：介紹描述性統(tǒng)計分析的基本概念，并列出常用的統(tǒng)計量。

答案：

描述性統(tǒng)計分析的方法包括：

1.集中趨勢度量：如均值、中位數(shù)、眾數(shù)等，用于描述數(shù)據(jù)的中心位置。

2.離散程度度量：如標準差、方差、極差等，用于描述數(shù)據(jù)的分散程度。

3.分布形態(tài)描述：如正態(tài)分布、偏態(tài)分布等，用于描述數(shù)據(jù)的分布形狀。

4.相關(guān)性分析：如皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)等，用于描述變量之間的關(guān)系。

4.簡述數(shù)據(jù)可視化的作用。

解題思路：闡述數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中的重要性及其帶來的好處。

答案：

數(shù)據(jù)可視化的作用包括：

1.提高數(shù)據(jù)可理解性：將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以圖形化的方式呈現(xiàn)，便于用戶快速理解數(shù)據(jù)。

2.發(fā)覺數(shù)據(jù)規(guī)律：通過可視化工具發(fā)覺數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。

3.支持決策制定：為決策者提供直觀的數(shù)據(jù)支持，輔助做出更明智的決策。

4.促進溝通：通過圖形化的方式向非技術(shù)背景的人員展示數(shù)據(jù)，提高溝通效率。

5.簡述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中常用的預(yù)測模型。

解題思路：列舉電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中常用的預(yù)測模型，并簡要說明其應(yīng)用場景。

答案：

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析中常用的預(yù)測模型包括：

1.時間序列分析：用于預(yù)測未來的銷售趨勢，如ARIMA模型。

2.邏輯回歸：用于預(yù)測二元結(jié)果，如用戶購買行為的預(yù)測。

3.決策樹：用于分類和回歸分析，適用于處理非線性和復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

4.支持向量機（SVM）：用于分類和回歸，能夠處理高維數(shù)據(jù)。

5.深度學習模型：如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），用于復(fù)雜模式識別和預(yù)測。五、論述題1.論述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在電子商務(wù)運營中的應(yīng)用。

解題思路：

闡述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析如何幫助電商平臺優(yōu)化庫存管理。

分析電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在顧客細分和個性化營銷中的應(yīng)用。

討論如何利用數(shù)據(jù)分析來提高銷售轉(zhuǎn)化率和顧客滿意度。

探討電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在競爭分析、價格策略制定中的作用。

2.論述如何提高電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的準確性。

解題思路：

分析數(shù)據(jù)收集過程中的誤差來源，如樣本偏差、數(shù)據(jù)質(zhì)量等。

討論如何通過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理來提高數(shù)據(jù)分析的準確性。

探討采用先進的統(tǒng)計分析方法和技術(shù)來提升數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性。

強調(diào)數(shù)據(jù)分析師的專業(yè)技能和職業(yè)道德在提高數(shù)據(jù)分析準確性中的重要性。

3.論述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品推薦系統(tǒng)中的作用。

解題思路：

闡述基于用戶行為的推薦系統(tǒng)如何利用數(shù)據(jù)分析來提升用戶滿意度。

分析協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦在電子商務(wù)產(chǎn)品推薦中的應(yīng)用。

討論如何通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化推薦算法，減少冷啟動問題。

探討個性化推薦對提升銷售額和顧客忠誠度的影響。

4.論述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在市場細分中的應(yīng)用。

解題思路：

闡述如何利用數(shù)據(jù)分析進行市場細分，包括人口統(tǒng)計學、心理統(tǒng)計學和行為統(tǒng)計學等方面的分析。

分析電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在目標市場定位中的作用。

討論如何根據(jù)市場細分結(jié)果制定針對性的營銷策略。

探討電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在市場趨勢預(yù)測和風險控制中的應(yīng)用。

5.論述電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析在用戶行為分析中的應(yīng)用。

解題思路：

分析用戶行為數(shù)據(jù)如何幫助電商平臺理解用戶需求和偏好。

討論如何通過用戶行為分析來優(yōu)化用戶體驗。

探討用戶行為分析在用戶留存和流失預(yù)測中的應(yīng)用。

分析如何利用用戶行為數(shù)據(jù)來提高營銷活動的效果。六、案例分析題1.案例一：某電商平臺如何利用數(shù)據(jù)分析提高用戶留存率？

題目描述：某電商平臺近期發(fā)覺用戶留存率較低，希望通過數(shù)據(jù)分析找到原因并提出解決方案。請分析該電商平臺可能采取的數(shù)據(jù)分析方法，并闡述如何通過這些分析提高用戶留存率。

解題思路：

1.收集用戶行為數(shù)據(jù)，包括登錄頻率、購買行為、瀏覽行為等。

2.分析用戶流失的時間點，識別流失的關(guān)鍵因素。

3.使用聚類分析識別不同用戶群體，針對不同群體制定留存策略。

4.通過A/B測試評估不同策略的效果，持續(xù)優(yōu)化。

2.案例二：某電商平臺如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)？

題目描述：某電商平臺希望優(yōu)化其產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，以提高用戶購買轉(zhuǎn)化率和滿意度。請列舉可能的數(shù)據(jù)分析方法，并說明如何通過這些分析優(yōu)化推薦系統(tǒng)。

解題思路：

1.使用協(xié)同過濾分析用戶之間的相似性，進行物品推薦。

2.通過內(nèi)容分析提取物品特征，結(jié)合用戶特征進行個性化推薦。

3.利用用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽、購買等）訓(xùn)練推薦模型。

4.定期評估推薦效果，調(diào)整推薦算法參數(shù)。

3.案例三：某電商平臺如何利用數(shù)據(jù)分析進行市場細分？

題目描述：某電商平臺希望通過數(shù)據(jù)分析來細分市場，以便更精準地定位營銷策略。請說明如何使用數(shù)據(jù)分析進行市場細分，并舉例說明細分后的應(yīng)用。

解題思路：

1.收集用戶人口統(tǒng)計、心理統(tǒng)計、行為數(shù)據(jù)等。

2.使用因子分析或聚類分析識別不同用戶群體。

3.分析各細分市場的購買行為、偏好和需求。

4.根據(jù)細分結(jié)果制定針對性的營銷策略。

4.案例四：某電商平臺如何利用數(shù)據(jù)分析進行用戶行為分析？

題目描述：某電商平臺需要了解用戶在平臺上的行為模式，以改進用戶體驗和提升業(yè)務(wù)效率。請列舉數(shù)據(jù)分析方法，并說明如何應(yīng)用這些方法進行用戶行為分析。

解題思路：

1.利用時間序列分析用戶行為模式。

2.通過路徑分析了解用戶在平臺上的瀏覽路徑。

3.使用行為網(wǎng)絡(luò)分析用戶之間的互動關(guān)系。

4.評估用戶行為對業(yè)務(wù)指標的影響，如轉(zhuǎn)化率、留存率等。

5.案例五：某電商平臺如何利用數(shù)據(jù)分析進行營銷活動效果評估？

題目描述：某電商平臺即將開展一次大型營銷活動，需要通過數(shù)據(jù)分析評估活動效果。請?zhí)岢鰯?shù)據(jù)分析方案，并說明如何通過這些分析評估營銷活動的效果。

解題思路：

1.設(shè)定營銷活動目標，如提升銷售額、增加新用戶等。

2.收集活動前后的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括用戶行為數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等。

3.使用差異分析評估活動對業(yè)務(wù)指標的影響。

4.通過歸因分析確定營銷活動對業(yè)務(wù)貢獻的具體來源。

答案及解題思路：

案例一答案：

分析方法：用戶行為分析、流失分析、聚類分析、A/B測試。

解題思路：通過收集用戶行為數(shù)據(jù)，分析用戶流失原因，針對不同用戶群體制定留存策略，并通過A/B測試評估策略效果。

案例二答案：

分析方法：協(xié)同過濾、內(nèi)容分析、用戶行為分析。

解題思路：利用用戶行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練推薦模型，結(jié)合物品特征和用戶特征進行個性化推薦，并通過A/B測試評估推薦效果。

案例三答案：

分析方法：因子分析、聚類分析、市場分析。

解題思路：收集用戶多維度數(shù)據(jù)，識別不同用戶群體，分析各群體的特征，制定針對性營銷策略。

案例四答案：

分析方法：時間序列分析、路徑分析、行為網(wǎng)絡(luò)分析。

解題思路：通過分析用戶行為模式、瀏覽路徑和互動關(guān)系，評估用戶行為對業(yè)務(wù)指標的影響。

案例五答案：

分析方法：差異分析、歸因分析。

解題思路：設(shè)定營銷活動目標，收集活動前后數(shù)據(jù)，分析活動對業(yè)務(wù)指標的影響，并確定活動對業(yè)務(wù)貢獻的具體來源。七、編程題1.編寫Python代碼，實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗功能。

題目描述：

假設(shè)你從電子商務(wù)平臺收集到一份關(guān)于用戶購買行為的原始數(shù)據(jù)集，包含用戶ID、購買日期、購買金額、商品類別和用戶評價等字段。由于數(shù)據(jù)收集過程中的問題，數(shù)據(jù)中存在一些缺失值、異常值和重復(fù)記錄。請編寫Python代碼，實現(xiàn)對以下數(shù)據(jù)清洗任務(wù)的完成：

移除所有包含缺失值的記錄。

處理購買金額字段中的異常值，假設(shè)異常值定義為金額低于0.1或高于10000的記錄。

刪除重復(fù)的記錄。

代碼實現(xiàn)：

importpandasaspd

假設(shè)數(shù)據(jù)集存儲在'emerce_data.csv'文件中

data=pd.read_csv('emerce_data.csv')

移除缺失值

cleaned_data=data.dropna()

處理異常值

cleaned_data=cleaned_data[(cleaned_data['購買金額']>=0.1)(cleaned_data['購買金額']=10000)]

刪除重復(fù)記錄

cleaned_data=cleaned_data.drop_duplicates()

保存清洗后的數(shù)據(jù)集

cleaned_data.to_csv('cleaned_emerce_data.csv',index=False)

2.編寫Python代碼，實現(xiàn)描述性統(tǒng)計分析功能。

題目描述：

對于清洗后的電子商務(wù)數(shù)據(jù)集，編寫Python代碼，實現(xiàn)對以下描述性統(tǒng)計分析任務(wù)的完成：

計算每個商品類別的平均購買金額。

計算用戶評價的平均值和標準差。

計算購買金額的中位數(shù)和分位數(shù)（如25%,50%,75%）。

代碼實現(xiàn)：

繼續(xù)使用上一題的cleaned_data

計算每個商品類別的平均購買金額

average_amount__category=cleaned_data.group('商品類別')['購買金額'].mean()

計算用戶評價的平均值和標準差

average_rating=cleaned_data['用戶評價'].mean()

std_dev_rating=cleaned_data['用戶評價'].std()

計算購買金額的中位數(shù)和分位數(shù)

median_amount=cleaned_data['購買金額'].median()

quantiles=cleaned_data['購買金額'].quantile([0.25,0.5,0.75])

輸出結(jié)果

print("平均購買金額按商品類別：\n",average_amount__category)

print("用戶評價平均值：",average_rating,"標準差：",std_dev_rating)

print("購買金額中位數(shù)：",median_amount)

print("購買金額分位數(shù)：25%：",quantiles[0.25],",50%：",quantiles[0.5],",75%：",quantiles[0.75])

3.編寫Python代碼，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化功能。

題目描述：

使用Python的matplotlib庫，針對電子商務(wù)數(shù)據(jù)集中的用戶評價分布進行可視化，繪制一個直方圖展示用戶評價的分布情況。

代碼實現(xiàn)：

importmatplotlib.pyplotasplt

繼續(xù)使用上一題的cleaned_data

plt.hist(cleaned_data['用戶評價'],bins=5,edgecolor='black')

plt.('用戶評價分布')

plt.xlabel('用戶評價')

plt.ylabel('頻數(shù)')

plt.show()

4.編寫Python代碼，實現(xiàn)聚類分析功能。

題目描述：

利用KMeans算法對電子商務(wù)數(shù)據(jù)集中的用戶購買行為進行聚類分析，將用戶分為若干個群體。請實現(xiàn)以下步驟：

選擇合適的聚類數(shù)量。

對數(shù)據(jù)集進行標準化處理。

執(zhí)行KMeans聚類。

可視化聚類結(jié)果。

代碼實現(xiàn)：

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

importmatplotlib.pyplotasplt

繼續(xù)使用上一題的cleaned_data

假設(shè)我們選擇3個聚類

kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(StandardScaler().fit_transform(cleaned_data[['購買金額','用戶評價']]))

可視化聚類結(jié)果

plt.scatter(cleaned_data['購買金額'],cleaned_data['用戶評價'],c=kmeans.labels_,cmap='viridis')

plt.xlabel('購買金額')

plt.ylabel('用戶評價'