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基于Python的超市O2O营销数据分析

更新时间：2019-12-20 22:15:54 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python数据分析 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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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