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2017-08-18 11:59 来源:人人都是产品经理 数据分析 原标题：如何七周成为数据分析师23：用Python分析用户消费行为 本文是《如何七周成为数据分析师》的第二十三篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉Python，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。
今天用Python分析用户消费行为，内容会更接地气，难度会稍稍上升一点。它也是七周成为数据分析师的最后一篇教程了。这里会串联以前的几个知识点。 数据来源CDNow网站的用户购买明细。一共有用户ID，购买日期，购买数量，购买金额四个字段。我们通过案例数据完成一份基础的数据分析报告
加载包和数据，文件是txt，用read_table方法打开，因为原始数据不包含表头，所以需要赋予。字符串是空格分割，用\s+表示匹配任意空白符。
观察数据，order_dt表示时间，但现在它只是年月日组合的一串数字，没有时间含义。购买金额是小数。值得注意的是，一个用户在一天内可能购买多次，用户ID为2的用户就在1月12日买了两次，这个细节不要遗漏。
用户平均每笔订单购买2.4个商品，标准差在2.3，稍稍具有波动性。中位数在2个商品，75分位数在3个商品，说明绝大部分订单的购买量都不多。最大值在99个，数字比较高。购买金额的情况差不多，大部分订单都集中在小额。 一般而言，消费类的数据分布，都是长尾形态。大部分用户都是小额，然而小部分用户贡献了收入的大头，俗称二八。
没有空值，很干净的数据。接下来我们要将时间的数据类型转换。
pd.to_datetime可以将特定的字符串或者数字转换成时间格式，其中的format参数用于匹配。例如19970101，%Y匹配前四位数字1997，如果y小写只匹配两位数字97，%m匹配01，%d匹配01。 另外，小时是%h，分钟是%M，注意和月的大小写不一致，秒是%s。若是1997-01-01这形式，则是%Y-%m-%d，以此类推。 astype也可以将时间格式进行转换，比如[M]转化成月份。我们将月份作为消费行为的主要事件窗口，选择哪种时间窗口取决于消费频率。
上图是转化后的格式。月份依旧显示日，只是变为月初的形式。
pandas中有专门的时间序列方法tseries，它可以用来进行时间偏移，也是处理时间类型的好方法。时间格式也能作为索引，在金融、财务等领域使用较多，这里不再多叙述了。 上面的消费行为数据粒度是每笔订单，我们转换成每位用户看一下。
用groupby创建一个新对象。
从用户角度看，每位用户平均购买7张CD，最多的用户购买了1033张，属于狂热用户了。用户的平均消费金额（客单价）100元，标准差是240，结合分位数和最大值看，平均值才和75分位接近，肯定存在小部分的高额消费用户。 接下来按月的维度分析。
按月统计每个月的CD销量。从图中可以看到，前几个月的销量非常高涨。数据比较异常。而后期的销量则很平稳。
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