目录

  • 1 第一章 大数据分析与Python
    • 1.1 课程介绍及考核要求
    • 1.2 课程PPT
    • 1.3 课程相关软件下载
    • 1.4 python模块安装命令
  • 2 第二章 Python基础操作
    • 2.1 学习目标
    • 2.2 课程PPT
    • 2.3 演示代码与数据
  • 3 第三章 Python常用库与可视化
    • 3.1 学习目标
    • 3.2 课程PPT
    • 3.3 演示代码与数据
  • 4 第四章 关联规则分析-Apriori模型
    • 4.1 学习目标
    • 4.2 课程PPT
    • 4.3 演示代码与数据
  • 5 第五章 决策树模型
    • 5.1 学习目标
    • 5.2 课程PPT
    • 5.3 演示代码与数据
  • 6 第六章 贝叶斯模型
    • 6.1 学习目标
    • 6.2 课程PPT
    • 6.3 演示代码与数据
  • 7 第七章 聚类算法
    • 7.1 学习目标
    • 7.2 课程PPT
    • 7.3 补充知识
    • 7.4 演示代码与数据
  • 8 第八章 社会网络分析
    • 8.1 学习目标
    • 8.2 课程PPT
    • 8.3 演示代码与数据
  • 9 第九章 神经网络
    • 9.1 学习目标
    • 9.2 课程PPT
    • 9.3 补充知识
    • 9.4 演示代码与数据
  • 10 第十章 表征学习
    • 10.1 学习目标
    • 10.2 课程PPT
    • 10.3 演示代码与数据
  • 11 第十一章 案例实践
    • 11.1 网络数据抓取
    • 11.2 顾客市场细分
    • 11.3 房地产需求分析
    • 11.4 淘宝用户购物行为分析
    • 11.5 居民幸福感分析
  • 12 拓展及考核安排
    • 12.1 期末考核安排及课程论文模板
    • 12.2 UCI数据集
    • 12.3 阿里天池数据集
    • 12.4 科学数据银行
    • 12.5 更多数据源
    • 12.6 毕业论文资料
淘宝用户购物行为分析

数据中有5个维度的字段,其分别表示用户id、商品id、用户行为类型、商品类别以及时间信息。充分理解这些字段的含义是数据分析的基础,这里我们列出这些字段的主要信息:

字段字段说明提取说明
user_id用户标识抽样和字段脱敏
item_id商品标识字段脱敏
behavior_type用户对商品的行为类型包括浏览、收藏、加购物车、购买,对应取值分别是1、2、3、4
item_category商品分类标识字段脱敏
time行为时间精确到小时级别