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文檔簡介

客戶畫像分析人口屬性畫像操作實例確定目標維度01數據預處理02標簽建模03數據可視化04學習目標熟悉并掌握人口屬性畫像的制作流程數據源數據來源：數據集來源于阿里巴巴天池，數據來自淘寶和天貓上購買嬰兒用戶，本數據集包括2個excel文件(sample)sam_tianchi_mum_baby圖1數據源(sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history確定目標維度項目分析目標：根據嬰兒年齡、性別進行客戶畫像項目維度：嬰兒年齡、性別數據預處理重命名表名：表1（sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv）

命名為：購買商品信息表表2（(sample)sam_tianchi_mum_baby.csv）命名為：嬰兒信息表表數據預處理缺失值處理：表1購買商品中商品屬性列存在缺失值，但不屬于研究范圍，故可忽略。圖2缺失值處理數據預處理異常數據處理：將表2中對gender列進行篩選發現標識為2的數據，因為數據標識中，0標注為女性，1標注為男性，因此標識為2的數據為異常數據，執行刪除操作；同時刪除表2中出生日期為19840616的數據。圖3異常數據處理數據預處理一致化處理：將表1和表2中的日期設置成規范的日期格式；圖4一致化處理數據預處理將“嬰兒信息表”中的gender的0，1統一更換為女，男，方便統計圖5將0，1更換為女，男標簽建模由于性別、年齡兩個字段在表中均有明確顯示，且無缺失數據，故無需建立算法模型，只需做統計分析即可。標簽建模1、數據合并處理：由于需要了解產品各個年齡段銷量情況，通過購買日期和出生日期可以計算出嬰兒的年齡，為此嬰兒信息表表中在gender字段后面增加一個buy_date字段，用vlookup函數將購買商品信息表中的day字段匹配到該列，生成購買‘buy_date’如下.圖6數據合并處理標簽建模2、將“嬰兒信息表”中的age通過DATEDif函數求出。圖7求嬰兒的age數據預處理3、將“嬰兒信息表”中的age按照（0_1）,（2_4）,（5_7）,（8歲以上）的年齡段對該表中的嬰兒年齡進行分段處理，得到fenzu字段。圖8年齡分段處理標簽建模4.將“嬰兒信息表”中的user_id進行統計，得出總人數。圖9總人數標簽建模5.將“嬰兒信息表”中的gender進行統計，得出男、女的各自人數及所占比例。圖10男女的人數及所占比例標簽建模6、將“嬰兒信息表”中的fenzu字段進行統計，得到各組的人數及相應比例。圖11各年齡段的人數及比例數據可視化利用柱狀圖和條形圖，對性別屬性及年齡屬性進行畫像分析。圖12性別、年齡畫像畫像分析根據可視化的結果，可知網站上嬰兒性別分布較為均勻，女寶寶用戶量比男寶寶用戶量要稍微多點。嬰兒在年齡段0-1歲之間的用戶為平臺的主要購買

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