includes 用户行为数据和用户基本信息数据:重复值处理、缺失值处理、数据格式处理:日期格式转换astype()看是否有重复值:先用df.info看每个字段的记录数，再看去掉重复值后的数。从而判断是否有重复数据。可以使用函数drop_duplicates()通过df.info检查数据格式可以看出time是对象类型，不适合处理。
为每个时间段做标记，将时间段分为清晨，上午，中午，下午，晚上知识点:pd.cut函数，划分区间检查空值，计算数量。可以看到没有空值。在订单表中按照(用户，时间段)分组，取每个时间段的记录数(订单号):这里的操作流程类似于hivesql，我们需要先计算max，然后关联。将生成的标签添加到标签列表:同样的，可以统计用户购买的活跃时间段，这里就不赘述了，只显示结果分析用户最喜欢的类别，方便大家推荐。
7、 用户 数据分析包括什么?随着各种商业软件和app的丰富，单纯依靠运营数据很难实现增值。描述用户、精准知识用户 用户画像，让数据分析结果驱动价值增长成为大势所趋。那么，用户 数据分析包含了什么呢？在我看来包括三个部分:基础数据分析，行为数据分析，态度数据分析。1.基本数据分析该内容主要描述用户的基本信息，如性别、年龄、地区、学历、工作、婚姻状况等。
2.行为数据分析这一块数据是互联网上最容易获取的，也是最容易实现价值的。行为数据很多，但都来自于用户在一些网站或app等某些产品上的操作，包括访问时长、购买商品种类等具体行为。3.态度数据分析态度数据比行为数据更难获取。这个数据主要显示了用户的价值观、喜好、兴趣等态度观点。这段数据很有价值，因为如果我们知道这样的数据，我们就可以预测用户的行为。
8、淘宝 用户行为 数据分析本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业指标对淘宝用户的行为进行分析，从而探究淘宝用户的行为模式。具体指标包括:日PV和日UV分析、付费率分析、回购行为分析、漏斗损失分析和。Output: output输出:发现时间列和日期列应该转换成日期数据类型，小时列应该是字符串数据类型。付费率:消费人数/活跃用户回购人数，即购买了两天以上。
大多数用户消费次数随着消费时间间隔的增加而减少，110天内回购较多。10天之后淘宝用户很少进行回购，需要关注淘宝用户10天内的回购行为，增加/123。不同用户的平均回购时间呈正态分布，但总体来看，呈逐渐下降趋势。大部分淘宝用户的平均回购时间集中在15天以内。不同用户的平均回购时间呈正态分布，但总体来看，呈逐渐下降趋势。
9、如何做 用户 数据分析想一起问这个问题，一直想用户 data做一个漂亮的分析图。一般流程有两个:一个是先有数据，看能对这些数据做什么分析，还有一个过程就是明确分析的目的，然后整理数据，最后进行分析。第二种方法是传统的用户 research方法，以目标为导向，第一种方法测试分析师的知识储备，以及对数据敏感度和问题敏感度的把握。如果是第二种，主要步骤如下:1，沟通并明确本次研究要达到的目标用户。可以模拟一些确凿的例子来和目标方沟通，看看是不是自己想要的。
