user_behaviour_analysis下载

项目说明 具体分析步骤以及结果见“ User_Behaviour_Analysis.ipynb” 数据太大，请至官网自行下载： ://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=42 项目简介 本项目初步分析电商用户（以淘宝为例）的用户行为，并在为用户聚类的基础上为着陆页的更新提供提供一种替代方法。具体步骤概述如下： 首先进行数据清洗，然后在时间维度以及用户维度两个维度上分别对PV，UV以及用户的行为转化进行解释性数据分析； 接着根据RFM模型为用户打分，根据RFM指标，性别，年龄这三个特征利用K-Means算法对用户群体进行聚类，评估聚类结果后为用户添加标签； 最后在B页与A页之间进行A / B测试：为保证重定向用户的同质性，首先根据聚类的结果对用户进行分流，然后针对“转化率”，“点击量”这两个指标分别进行z检验与t检验，并计算出科恩D值，