第5章 Python数据分析案例实战-客户价值分析
《Python数据分析实战》
《Python数据分析实战》随着数据时代的到来，数据分析成为了一个热门领域。
Python作为一种高级语言，越来越受到数据分析师的青睐。
Python具有易上手、强大的数据处理能力和丰富的数据分析库等特点，能够轻松地处理各种数据类型，包括结构化数据、文本数据、图像数据等，同时也可进行机器学习、深度学习等数据挖掘任务。
本文将以《Python数据分析实战》为主题，介绍Python 数据分析的实战应用。
一、Python数据分析入门在开始Python数据分析之前，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构。
Python的基本语法简明易懂，掌握起来也相对容易，初学者可以通过学习Python基础知识的书籍、教程和课程等途径入门。
此外，Python有自己的数据结构，如列表、元组、字典、集合等，在数据处理过程中，这些数据结构更是起到了重要的作用。
例如，列表可以将数据组织成一个序列，元组可以作为标志元素的固定集合，字典可以存储键值对等。
二、Python数据分析库的应用Python提供了各种数据分析库，比如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，这些库可以让我们轻松快捷地进行数据处理和分析。
NumPy是Python科学计算的基础包，提供了高效的多维数组对象和相关工具，能够进行数组运算和线性代数等基本计算。
Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了快速、灵活和高效的数据结构，能够轻松地进行数据清洗、重组、筛选和转换等操作。
Matplotlib是Python的一个2D绘图库，可以绘制线条图、柱状图、散点图等多种类型的图表。
它可以呈现出非常漂亮和精美的图形，是数据可视化的重要工具。
Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更加丰富的图表类型和精美的主题，为我们的数据分析提供了更加优美和高级的展示效果。
三、Python数据分析实战案例1.股票分析通过Python的Pandas库，我们可以非常方便地进行股票数据的读取和分析。
python数据分析案例实战
python数据分析案例实战在当今数据驱动的世界中，Python已经成为数据分析的主流工具之一。
它拥有丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，这些工具使得数据分析变得简单而高效。
以下是使用Python进行数据分析的案例实战，展示了从数据获取、处理到可视化的完整流程。
首先，我们需要获取数据。
在Python中，可以使用`requests`库从网络API获取数据，或者使用`pandas`库直接从CSV或Excel文件中读取数据。
例如，我们可以使用以下代码从CSV文件中读取数据：```pythonimport pandas as pd# 读取CSV文件data = pd.read_csv('data.csv')```一旦数据被加载到DataFrame中，我们可以使用Pandas进行数据清洗和预处理。
这可能包括删除缺失值、处理异常值、数据类型转换等。
例如，删除含有缺失值的行：```python# 删除含有缺失值的行data.dropna(inplace=True)```接下来，进行数据探索和分析。
我们可以使用Pandas提供的函数来计算描述性统计数据，如均值、中位数、标准差等。
此外，我们还可以进行分组、排序和筛选等操作来深入理解数据。
```python# 计算描述性统计数据descriptive_stats = data.describe()# 按某列分组grouped_data = data.groupby('category')```数据可视化是数据分析中的重要环节，它可以帮助我们更直观地理解数据。
Python中的Matplotlib和Seaborn库提供了丰富的图表绘制功能。
例如，我们可以使用Seaborn绘制一个箱线图来展示数据的分布情况：```pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 绘制箱线图sns.boxplot(x='category', y='value', data=data)plt.show()```在进行了一系列分析之后，我们可能会发现数据中的某些模式或趋势。
python数据分析与挖掘实战---航空公司客户价值分析
python数据分析与挖掘实战---航空公司客户价值分析航空公司客户价值分析⼀、背景与挖掘⽬标客户关系管理是企业的核⼼问题，关键在于客户的分类：区别⽆价值客户，⾼价值客户，针对不同客户群体有的放⽮投放具体服务⽅案，实现企业利润最⼤化的⽬标。
各⼤航空公司采取优惠措施喜迎更多客户，国内航司⾯对客户流失和资源未完全利⽤等危机，因此建⽴⼀个客户价值评估模型来实现对客户的分类。
⼆、分析⽅法与过程本次的分析⽬的在于客户价值识别，客户价值识别最常⽤的模型是RFM模型：R（最近消费时间间隔）F（消费频率）M（消费⾦额）。
飞机票价取决于飞⾏距离和仓位等级，消费同等⾦额票价的旅客对航司的价值不⼀定相同：购买短程头等舱的旅客和购买长途经济舱的旅客，明显前者对航司的贡献更⼤。
所以对M（消费⾦额）建模时要进⾏修改：⽤⾥程数平均值M和仓位折扣系数平均值C来代替消费的⾦额。
同时，考虑旅客中，加⼊会员的时间越长，客户的潜在价值⼀般越⾼，所以定义⼀个客户关系长度L,作为区分客户的另⼀指标。
接下来针对LRFMC模型，对客户进⾏区分。
LRFMC模型：（1）客户关系长度L：航空公司会员时间的长短。
（2）是消费时间间隔R。
（3）消费频率F。
（4） 飞⾏⾥程M。
（5） 折扣系数的平均值C。
LRFMC模型指标含义：（1） L：会员⼊会时间距观测窗⼝结束的⽉数。
（2） R：客户最近⼀次乘坐公司飞机距离观测窗⼝结束的⽉数。
（3） F：客户在观测窗⼝内乘坐公司飞机的次数。
（4） M：客户在观测窗⼝内累计的飞⾏⾥程碑。
（5） C：客户在观测窗⼝内乘坐仓位所对应的折扣系数的平均值。
⽅法：本案例采⽤聚类的⽅法，通过对航空公司客户价值的LRFMC模型的五个指标进⾏K-Means聚类，识别客户价值。
三、数据描述给出所有属性的基本信息，共25个属性，均⽆⼤量缺失现象或缺失现象很少。
四、建模1、数据探索分析对数据进⾏缺失值分析与异常值分析，分析出数据的规律以及异常值查找每列属性观测值个数，最⼤值，最⼩值。
Python数据分析与应用- 客户价值分析.doc
Python数据分析与应用- 客户价值分析航空公司客户价值分析目录；航空公司现状分析；民航行业的竞争；除了三大航空公司之间的竞争，它还将加入各种新兴的小型航空公司、私人航空公司，甚至外国航空巨头。
航空产品生产过剩的同质性越来越明显，航空公司逐渐从价格、服务的竞争转向客户的竞争。
航空公司现状分析；行业外的竞争；随着高铁、子弹头列车等铁路运输的建设，航空公司受到了极大的冲击。
目前，航空公司已经积累了大量的会员档案信息和航班记录。
对于结束时间，选择宽度为两年的时间段作为分析观察窗口，以提取所有客户的详细数据，这些客户利用观察窗口中的记录机会，形成总共4个历史数据特征。
右表显示了数据特征及其描述。
分析航空公司的现状、航空公司数据、特征、描述、特征、名称、特征、客户基本信息、会员编号、会员时间、首飞日期、首飞日期、性别、会员卡级别、工作城市、工作国家的工作提供情况，年龄年份年龄航空公司客户数据描述表名称特征名称特征描述航班信息飞行时间计数观察窗结束时间装货时间观察窗结束时间最后一次飞行时间观察窗结束时间A VGDISCOUNT平均折扣率票价收入SUMYR观察窗SEGMSUM总飞行公里数SEGMSUM观察窗最后一次飞行日期A VGINTERV AL平均飞行时间间隔MAXINTERV AL最大飞行间隔点信息交换点交换点交换号EPSUM总精英点PROMOPTIVESUM PARTNERSUM总累积点不飞行非飞行点改变号BPSUM总基本点连续表原始我们应该如何处理这些特性？我们应该从什么开始？考虑用航空公司客户数据对客户进行分类。
分析不同类型客户的特征，比较不同类型客户的客户价值。
为不同价值的客户类别提供个性化服务，并制定相应的营销策略。
项目目标可以结合当前的航空公司数据实现以下目标。
该公司的收入来自顶级客户。
我们客户的利润率。
上述收入来自现有客户。
大部分营销预算通常花在不存在的客户身上。
客户金字塔中有升级潜力的客户。
利用Python进行数据分析与处理实战案例分析
利用Python进行数据分析与处理实战案例分析在数据分析和处理领域，Python已经成为一种强大的工具。
Python提供了许多库和函数，使得数据分析和处理变得简单而高效。
本文将通过实战案例来展示如何使用Python进行数据分析与处理。
案例一：销售数据分析假设我们有一份销售数据的电子表格，包含了各种产品的销售额、销售数量和销售日期等信息。
我们想要通过数据分析，找出哪些产品卖得最好，哪些时期销售额最高。
首先，我们需要使用Python的pandas库来读取电子表格数据。
然后，我们可以使用pandas库提供的函数来统计销售额和销售数量，并根据这些数据进行排序和筛选。
最后，我们可以使用matplotlib库来绘制可视化图表，以更直观地展示销售情况。
案例二：文本数据处理假设我们有一份包含了大量文本数据的文件，我们想要对这些文本数据进行处理和分析。
我们需要统计每个单词出现的频率，并找出出现频率最高的单词。
首先，我们需要使用Python的nltk库来对文本数据进行分词。
然后，我们可以使用Python的collections库来统计每个单词的出现次数。
最后，我们可以根据单词的出现次数进行排序，找出出现频率最高的单词。
案例三：股票数据分析假设我们有一份股票数据的电子表格，包含了每天的股票价格和交易量等信息。
我们想要通过数据分析，找出股票价格的趋势和交易量的变化情况。
首先，我们需要使用Python的pandas库来读取电子表格数据。
然后，我们可以使用pandas库提供的函数来计算股票价格的趋势和交易量的变化情况。
最后，我们可以使用matplotlib库来绘制可视化图表，以更直观地展示股票数据的情况。
总结通过以上实战案例，我们可以看到Python在数据分析和处理中的强大功能。
无论是销售数据分析、文本数据处理还是股票数据分析，Python都可以帮助我们快速准确地获取想要的结果，并以可视化的方式展现出来。
因此，掌握Python数据分析和处理的技巧，对于从事相关工作的人来说是非常重要的。
Python数据分析实战使用Python分析真实数据案例
Python数据分析实战使用Python分析真实数据案例数据分析是一种通过对数据集进行分析、转换和可视化等操作来提取有价值信息的过程。
近年来，随着Python语言的流行和数据科学的快速发展，Python已经成为数据分析师和数据科学家们最喜欢的工具之一。
本文将介绍如何使用Python进行数据分析，并通过真实的数据案例展示其实战应用。
第一步：数据获取与加载在进行数据分析之前，我们首先需要获取数据并将其加载到Python 中。
数据可以来自各种来源，如CSV文件、数据库、API等。
Python提供了许多库和工具来处理不同类型的数据。
第二步：数据清洗与预处理在数据分析过程中，数据通常会包含噪声、缺失值和异常值等问题。
因此，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
Python提供了一系列的库和函数，如pandas和numpy等，用于数据清洗和预处理。
第三步：数据分析与统计一旦数据被加载和预处理，我们可以开始进行数据分析和统计。
Python提供了许多强大的库和函数，如matplotlib和seaborn等，可以进行数据可视化和统计分析。
这些工具可以帮助我们探索数据的各种统计特征，如均值、方差、分布等。
第四步：数据建模与预测在数据分析的过程中，我们经常需要建立模型来预测和分类。
Python提供了许多机器学习和深度学习的库和算法，如scikit-learn和tensorflow等，可以帮助我们建立各种模型并进行预测和分类。
第五步：数据可视化与呈现数据可视化是数据分析中一个非常重要的环节。
通过可视化，我们可以更直观地理解数据的含义和规律。
Python提供了许多强大的可视化库和工具，如matplotlib和plotly等，可以帮助我们创建各种精美的图表和图形。
第六步：结果解释与报告最后，我们需要对数据分析结果进行解释和报告。
通过解释和报告，我们可以向他人清晰地传达我们的发现和结论。
Python提供了许多库和工具，如Jupyter Notebook和Pandas等，可以帮助我们创建交互式和美观的报告。
python数据分析案例实战
python数据分析案例实战Python数据分析案例实战。
数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，而Python作为一种强大的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。
本文将通过介绍几个Python数据分析的实战案例，帮助读者更好地了解如何利用Python进行数据分析。
案例一，销售数据分析。
假设我们是一家电商平台，我们收集了一段时间内的销售数据，包括商品名称、销售额、销量等信息。
我们希望利用Python对这些数据进行分析，找出畅销商品、销售额最高的时间段等信息。
首先，我们可以使用pandas库来读取和处理数据，然后利用matplotlib库绘制销售额随时间的变化趋势图，进而找出销售额最高的时间段。
接着，我们可以利用seaborn库绘制商品销量的分布图，找出畅销商品。
通过这些分析，我们可以更好地了解销售情况，为未来的销售策略提供参考。
案例二，股票数据分析。
股票市场是一个充满变化的市场，利用Python进行股票数据分析可以帮助投资者更好地把握市场动向。
我们可以使用pandas库获取股票市场的历史数据，然后利用numpy库计算股票的收益率和波动率。
接着，我们可以利用matplotlib库绘制股票价格随时间的变化趋势图，以及收益率的分布图。
通过这些分析，我们可以更好地了解股票市场的走势，为投资决策提供参考。
案例三，社交媒体数据分析。
社交媒体是人们日常生活中不可或缺的一部分，利用Python进行社交媒体数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的喜好和行为习惯。
我们可以使用pandas库获取社交媒体平台的用户行为数据，然后利用nltk库进行文本分析，找出用户的情感倾向和关注点。
接着，我们可以利用wordcloud库生成词云图，直观地展现用户关注的热点话题。
通过这些分析，企业可以更好地了解用户需求，为营销策略提供参考。
总结。
通过以上三个实战案例的介绍，我们可以看到Python在数据分析领域的强大应用。
利用Python进行数据分析不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以为业务决策提供参考。
第5章 Python数据分析案例实战-客户价值分析
常用参数及说明
参数 n_clusters init n_init max_iter tol precompute_distances verbose
说明
整型，默认值8，表示生成的聚类数 3个可选值分别为‘ k-means++’、‘random’或者提供一个数组。默认 值为' k-means++' 整型，表示算法的运行次数，默认值为10
Y
常
N
标准化处理
客户聚类
客户价值分析
业务流程图
填充、删除处理
755人
客户群0
客户群1
系统预览
273人
560人
客户群2
客户群3
2人
系统预览
系统开发准备
开发环境及工具
操作系统：Windows 7 、Windows 10 开发工具：Pycharm 第三方模块 ：pandas、numpy、matplotlib、sklearn
调用KMeans类
from sklearn.cluster import KMeans
K-means聚类
基本语法
kmodel = KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=None, algorithm=’auto’)
数据探索分析
数据探索分析
数据探索分析主要分析与客户价值RFM模型有关的数据是否存在数 据缺失、数据异常的情况，分析出数据的规律。
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float类型，表示算法收敛的阈值，默认值为0.0001 3个可选值分别为'auto'、True或者False。该参数用于提前计算好样 本之间的距离。默认值为'auto' 整型，默认值=0
参数 random_state n_jobs
pandas模块
Pandas是Python的一个核心模块，主要用于数据处理与数据分析，它提供了快速、灵 活、明确的数据结构，能够简单、直观地处理关系型、标记型数据。
调用KMeans类
from sklearn.cluster import KMeans
K-means聚类
基本语法
kmodel = KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=None, algorithm=’auto’)
伪代码
01 创建k个点作为起始质心，可以随机选择（位于数据边界内）
02 当任意一个点的簇分配结果发生改变时
03
对数据集中每一个点
04
对每个质心
05
计算质心与数据点之间的距离
06
将数据点分配到距其最近的簇
07
对每一个簇，计算簇中所有点的均值并将均值作为质心
K-means聚类算法
终止条件可以是以下任意一个：
✓ 没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。 ✓ 没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。 ✓ 误差平方和局部最小。
技术准备
1 Sklearn模块 2 K-means聚类 3 Pandas模块
Sklearn模块
Sklearn模块（全称Scikit-learn）是Python的第三方模块，它是机器学习领域当中知 名的Python模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regression）、 降维（Dimensionality Reduction）、分类（Classfication）和聚类（Clustering）四大 机器学习算法。Sklearn具有以下特点：
应用场景：某淘宝店铺客户多，消费行为复 杂，客户价值很难人工评估。
RFM 模型
重要保持客户 发展客户 潜在客户
系统设计
客户价值分析
获取数据 数据处理 数据分析
系统结构图
获取Excel数据 数据抽取
数据探索分析 数据规约 数据清洗 数据转换 客户聚类
客户价值分析
用户
抽取近两年数据
数据是否
缺失、异
和SciPy，如果已经安装NumPy和SciPy，那么安装scikit-learn可以在命令提示符下（cmd） 使用安装命令：
pip install scikit-learn
✓ 在Pycharm开发环境下安装
K-means聚类
客户价值分析系统主要是通过Scikit——learn的cluster模块提供的Kmeans函数来处 理K-means聚类问题的，首先调用Kmeans类。
✓ 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 ✓ 让每个人能够在复杂环境中重复使用 ✓ Sklearn模块是Scipy模块的扩展，是建立在NumPy和Scipy基础上的模块
Sklearn模块的安装
Sklearn模块
✓ 使用pip命令安装 Python版本为2.7以上、NumPy版本1.8以上、SciPy版本0.13.3以上。首先，安装NumPy
项目文件结构
分析方法
RFM模型 聚类分析 聚类算法
RFM模型
R
最近消费时间间隔 Recency
RFM
F
消费频率 Frequency
模型
M
消费金额 Monetary
聚类分析
聚类类似于分类，不同的是聚类划分的类是未知的，也就是说我们不知道应该属于哪类，而是通过 一定的算法自动分类。而在实际应用中，聚类就是将数据集中某些方面相似的数据进行分类组织的过程。
应用领域
聚类分析主要应用领域：
生物 商业
保险行业 因特网 电子商务
K-means聚类算法
传统的聚类算法包括五类：
✓ 划分方法 ✓ 层次方法 ✓ 基于密度方法 ✓ 基于网络方法 ✓ 基于模型方法
K-means 聚类算法
K-means聚类算法
k均值聚类是给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值 算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
常用参数及说明
参数 n_clusters init n_init max_iter tol precompute_distances verbose
说明
整型，默认值8，表示生成的聚类数 3个可选值分别为‘ k-means++’、‘random’或者提供一个数组。默认 值为' k-means++' 整型，表示算法的运行次数，默认值为10
常用参数及说明
说明 整型，表示随机数生成器的种子。默认值为None 整型，表示指定计算所用的进程数。默认值为1
属性说明
cluster_centers_：返回ndarray。表示分类簇的均值向量 labels_：返回ndarray。表示每个样本所属的簇的标记 inertia_：返回ndarray。 表示每个样本距离它们各自最近 簇的中心之和
客户价值分析
随着电商行业竞争越来越激烈，推广费用也是越来越高，加之电商法的出台，刷单冲 销量的运营思路已不再适应企业需求，而应将更多的思路应转向客户，做好客户运营才是 企业生存的王道。
运营好客户，我们首先就要了解客户、分析客户，找出哪些是重要保持客户、哪些是 发展客户、哪些是潜在客户，根据不同类别的客户采取不同的营销模式：如分类营销、一 对一多样化营销、个性化营销等模式，从而使企业的利润最大化。
Y
常
N
标准化处理
客户聚类
客户价值分析
业务流程图
填充、删除处理
755人
客户群0
客户群1
系统预览
273人
560人
客户群2பைடு நூலகம்
客户群3
2人
系统预览
系统开发准备
开发环境及工具
操作系统：Windows 7 、Windows 10 开发工具：Pycharm 第三方模块 ：pandas、numpy、matplotlib、sklearn