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基于Python的超市O2O营销数据分析
资料介绍
数据挖掘是分析数据的关键技术，利用Python语言及其IDE工具——Py Charm可以有效地对超市O2O(Online to Offline)营销产生的大量数据进行统计分析，从而加速线上线下资源整合，有利于超市的发展．通过对河南某大型连锁超市O2O营销产生的数据集进行去除无关属性、空数据、无效数据等预处理操作后，利用Python的第三方库Numpy、Pandas、Matplotlib等对预处理后的总数据集进行分析，得到了该数据集在年龄、用户等级、用户注册时间等不同维度上的分布情况．其中会员表所包含的用户中，大部分为年轻用户，小孩和老年人较少;另外，结合用户等级与他们的注册时长可以得出，大体上用户注册时间越长，等级就越高．超市决策人员可以根据统计分析的结果，调整营销策略，更好地服务客户、赢得客户．
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哈 尔 滨 商 业 大 学 学 报 自然科学版
)
35
4
期
Vol． 35 No． 4
Aug． 2019
第
卷 第
2019
8
年
月
Journal of Harbin University of Commerce ( Natural Sciences Edition)
Python
O2O
营销数据分析
基于
的超市
，
赵雅欣 宁士勇
(
，
哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院 哈尔滨
150028)
:
，
Python
IDE
———PyCharm
可以有效地对
摘
要 数据挖掘是分析数据的关键技术 利用
语言及其
工具
营销产生的大量数据进行统计分析 从而加速线上线下资源整合 有利于
O2O
O2O( Online to Offline)
，
，
超市
超市的发展 通过对河南某大型连锁超市
Python
．
、
、
营销产生的数据集进行去除无关属性 空数据 无效数
，
Numpy、Pandas、Matplotlib
据等预处理操作后 利用
的第三方库
等对预处理后的总数据集进行
， 、 、 ．
分析 得到了该数据集在年龄 用户等级 用户注册时间等不同维度上的分布情况 其中会员表所包
， ， ; ，
含的用户中 大部分为年轻用户 小孩和老年人较少 另外 结合用户等级与他们的注册时长可以得
， ， ． ，
出 大体上用户注册时间越长 等级就越高 超市决策人员可以根据统计分析的结果 调整营销策略
，
、
更好地服务客户 赢得客户
．
: O2O ; Python;
营销
: TP391
;
数据分析 超市
; Numpy ; Pandas ; Matplotlib
库 库 库
关键词
中图分类号
: A
: 1672 － 0946( 2019) 04 － 0431 － 05
文章编号
文献标识码
Analysis of marketing data of supermarket O2O based on Python
ZHAO Ya-xin，NING Shi-yong
( School of Computer and Information Engineering，Harbin University of Commerce，Harbin 150028，China)
Abstract: Data mining is the key technology for analyzing data，using Python language and
its IDE tool PyCharm can effectively analyze the large amount of data generated by supermar-
ket O2O ( Online to Offline) marketing，thus accelerating the integration of online and off-
line resources，which is beneficial to the development of supermarket． This paper used Py-
thon’s third － party libraries Numpy，Pandas，Matplotlib to analyze the pre － processed total
dataset through removing irrelevant attributes，null data，and invalid data from the dataset
generated by O2O marketing in a large supermarket chain in Henan，the distribution of the
dataset in different dimensions such as age，user level，and user registration time was ob-
tained． Among them，most of the users included in the membership table were young users，
children and the elderly were less; in addition，combined with the user level and their regis-
tration duration，it can be concluded that the longer the user registration time，the higher the
level． Supermarket decision － makers can adjust marketing strategies based on the results of
statistical analysis to better serve customers and win customers．
Key words: O2O marketing; Python; data analysis; supermarket; Numpy; Pandas; Mat-
plotlib
，“
如今 互联网
+ ”
，
成为热词 超市作为典型的
，
式 逐渐演变为利用现代信息技术进行
O2O
营销
，
模式下的超市营销 会由于消费
［1 － 2］
，
传统零售企业 其发展由开始的人工数据管理模
． O2O
而
管理
: 2018 － 12 － 17．
收稿日期
:
作者简介 赵雅欣
( 1994 － ) ， ， ， : ．
女 硕士 研究方向 商务智能与数据挖掘
·432·
(
)
35
第 卷
哈 尔 滨 商 业 大 学 学 报
自 然 科 学 版
、
者的在线浏览 支付购买等活动留下大量的数据
，
，
有效数据 若按照传统查询方式对数据进行分析
，
， ，
很容易导致信息过时 致使数据无效 最终无法发
若能有效地利用数据挖掘技术对其进行研究和挖
， ，
掘 就可以加速线上与线下资源整合 使商家以更
．
挥其作用
［3 － 4］
、
低的成本高效率地服务客户 赢得客户
．
本文
3 Python
O2O
营销数据
分析超市
Python O2O
语言对超市
结合
营销产生的海量数据
， ，
进行分析与挖掘 从中得到一些有价值的信息 以
3． 1
数据集
，
帮助超市管理者更好地了解超市的基本情况 促进
本文使用的数据来自河南地区某大型超市的
．
，
真实营销数据 原始数据集中包含了该超市的会员
超市的发展
、 、 ．
信息 商品信息 销售信息等数据 其数据结构和基
1 Python
数据分析
．
本信息如下
①会员信息表
Python
t_hyml．
、
包括会员编码 会员名
是一门简单易学而又功能强大的编程
， ，
语言 它以开发效率著称 致力于以最短的代码完
、 、 、 、 、 、
称 会员类型 年龄 性别 会员积分 累计金额 总
，
成任务 利用
Python ， Py-
进行数据分析 仅仅只是
．
积分等
②商品信息表
［5］
thon
．
t_spml．
、
包括订单编号 商品编
众多功能中的一部分
Python
，
本身的数据分析功能并不强 需要安装
、 、 、 、 、
码 商品名称 商品产地 零售价 会员价 计量单
，
Numpy、Pan-
提供了真正的数
，
、
位 保质期等
．
一些第三方库来增强它的能力 例如
［6］
das、Matplotlib
．
，Numpy
t_skmx． 、
包括流水号 销售日
等
其中
③销售信息表
，
、 、 、 、 、
期 销售时间 商品编码 会员编码 销售价格 销售
组功能 以及对数据进行快速处理的函数 它是很
［7 － 8］
; Pandas
Py-
、
数量 销售金额等
．
多更高级的扩展库的依赖库
是
thon
，
下最强大的数据分析和探索工具 支持类似于
3． 2
数据处理
、
原始数据集中存在大量的空数据 无效数据以
SQL
，
的数据的增删查改 并且带有丰富的数据处理
，
; Matplotlib
，
及无关属性 故为了更好地对数据进行统计分析
，
函数 支持灵活处理缺失数据等
是最著
名的绘图库 主要用于二维绘图 它不但提供了一
Matlab
［14］
，
，
．
需要对原始数据集进行处理
，
整套和
以非常快捷地用
出达到出版质量的多种图像格式
相似但更为丰富的命令 让我们可
将存于数据库的原始数据集中的相关联属性
Python
，
， ， 2． 43G
进行表连接操作 去除无关属性 共得到 的
可视化数据 而且允许输
［9 － 10］
．
， 、
数据 在此基础上进行去除空数据 无效数据操作
， ，
后 得到最终有效的总数据集 包括
hyml(
会员目
2
O2O
营销数据特征
超市
)
录表 和
xsb(
) ．
销售表 两个表 部分样例如表
1、2
O2O
．
所示
模式下超市营销数据是指大型超市在日
、 、
常经营中产生和积累的与用户 商品 销售相关的
，
经过数据处理后 原始数据转换成可以用
Py-
［11］
．
，O2O
thon
，
进行分析的数据 具备了统计分析的能力
．
一系列数据
与传统的线下营销模式不同
，
模式下超市营销数据的来源更为多样化 其中不仅
1
hyml
表
表
，
有来自用户在实体店购物的交易数据 还有来自用
hybm
sfzh
sex
女
女
男
女
男
女
fkrq
hyjf_total
、
户在线上平台的浏览记录 网上搜索引擎的搜索记
［12］
［13］
60091044 410101197007101366
60091045 410103198805190145
60091046 410581198701099030
60091047 410126197007150042
60091048 410421197312055011
60091049 410103197304173748
2011 － 01 － 03 1 623
．
．
录等
其主要具有以下几点特征
1)
．
数据量大 超市每天除了会获取大量的线
2011 － 01 － 03
2011 － 01 － 03
2011 － 01 － 03
2011 － 01 － 03
975
515
861
380
，
下交易数据 还会有来自线上数据的采集和加入
，
O2O
，
模式下的数据不仅量大 来源也很广泛
．
所以
2)
．
O2O
，
模式下 可以通过多种
类型繁多 在
途径获得超市营销数据 不再仅限于用户信息 商
O2O
，
、
，
、
平台用户行为数据 用
品交易信息等 还包括
2011 － 01 － 03 1 231
、
户反馈和评论数据 线上商品搜索记录等
．
: : ， ， ， ，
注 表中字段 会员编码 身份证号 性别 注册日期 会员总
3) ． O2O
速度较快 超市
营销所产生的数据在
．
积分
，
网络环境下具有瞬时性 所以必须实时处理以获取
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