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      这里涉及到的数据集是京东最新的数据集:JData_User.csv 用户数据集 105,321个用户JData_Comment.csv 商品评论 558,552条记录JData_Product.csv 预测商品集合 24,187条记录JData_Action_201602.csv 2月份行为交互记录 11,485,424条记录JData_Action_201603.csvwps免费版的下载方法是什么 3月份行为交互记录 25,916,378条记录JData_Action_201604.csv 4月份行为交互记录 13,199,934条记录

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      (一).数据清洗

      1. 数据集完整性验证

      2. 数据集中是否存在缺失值
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      3. 数据集中各特征数值应该如何处理

      4. 哪些数据是我们想要的,哪些是可以过滤掉的

      5. 将有价值数据信息做成新的数据源

      6. 去除无行为交互的商品和用wps官网的下载网址的方法户
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      7. 去掉浏览量很大而购买量很少的用户(惰性用户或爬虫用户)

      (二).数据理解与分析

      1. 掌握各个特征的含义

      2. 观察数据有哪些特点,是否可利用来建模

      3. 可视化展示便于分析

      4. 用户的购买意向是否随着时间等因素变化

      (三).特征提取

      1wps office 的官方下载的网址怎么找. 基于清洗后的数据集哪些特征是有价值

      2. 分别对用户与商品以及其之间构成的行为进行特征提取

      3. 行为因素中哪些是核心?如何提取?
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      4. 瞬时行为特征or累计行为特征?

      (四).模型建立

      1. 使用机器学习算法进行预测

      2. 参数设置与调节

      3. 数据集切分?

      首先检查JData_User中wps office免费版的下载网址怎么找(wps官网最新下载入口)的用户和JData_Action中的用户是否一致

      保证行为数据中的所产生的行为均由用户数据中的用户产生(但是可能存在用户在行为数据中无行为)
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      Is action of Feb. from User file? True

      Is action of Mar. from User file? True

      Is action of Apr. from User file? True

      结论: User数据集中的用户和交互行为数据集中的用户完全一致

      根据merge前后的数据量比对,能保证Action中的用户ID是User中的ID的子集

      检查是否有重复记录

      除去各个数据文件中完全重复的记录,可能解释是重复数据是有意义的,比如用户同时 wps官网的下载的地方是多少(wps下载电脑版流程图)购买多件商品,同时添加多个数量的商品到购物车等…

      No. of duplicate records for Mar. action is: 7085038

      No. of duplicate records for Feb. action is: 3672710

      No. of duplicate records for Comment is: 0

      no duplicate records in Comment

      No. of duplicate records for Product is: 0

      no duplicate records in Product

      No. of duplicate records for User is: 0

      no duplicate records in User

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      发现重复数据大多数都是由于浏览(1),或者点击(6)产生

      行为数据中的user_id为浮点型,进行INT类型转换

      年龄区间的处理

      为了能够进行上述清洗,在此首先构造了简单的用户(user)行为特征和商品(item)行为特征,对应于两张表user_table和

      user_table

      user_table特征包括:user_id(用户id),age(年龄),sex(性别),user_lv_cd(用户级别),browse_num(浏览数),addcart_num(加购数),delcart_num(删购数),buy_num(购买数),favor_num(收藏数),click_num(点击数),buy_addcart_ratio(购买加购转化率),buy_browse_ratio(购买浏览转化率),buy_click_ratio(购买点击转化率),buy_favor_ratio(购买收藏转化率)

      item_table特征包括:

      sku_id(商品id),attr1,attr2,attr3,cate,brand,browse_num,addcart_num,delcart_num,buy_num,favor_num,click_num,buy_addcart_ratio,buy_browse_ratio,buy_click_ratio,buy_favor_ratio,comment_num(评论数),has_bad_comment(是否有差评),bad_comment_rate(差评率)

      构建User_table

      由于用户行为数据量较大,一次性读入可能造成内存错误(Memory Error),因而使用pandas的分块(chunk)读取.

      构建Item_table

      用户清洗

      由上述统计信息发现: 第一行中根据User_id统计发现有105321个用户,发现有3个用户没有age,sex字段,而且根据浏览、加购、删购、购买等记录却只有105180条记录,说明存在用户无任何交互记录,因此可以删除上述用户。

      删除没有age,sex字段的用户

      删除无交互记录的用户

      统计并删除无购买记录的用户

      删除爬虫及惰性用户

      由上表所知,浏览购买转换比和点击购买转换比均值为0.018,0.030,因此这里认为浏览购买转换比和点击购买转换比小于0.0005的用户为惰性用户

      最后这29070个用户为最终预测用户数据集

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