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　　背景：以某大型电商平台的用户行为数据为数据集，使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征，并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测;

　　案例思路:

　　使用大数据处理技术读取海量数据

　　海量数据预处理

　　抽取部分数据调试模型

　　使用海量数据搭建模型

　　技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人可以走的很快、一堆人可以走的更远。

　　文中源码、资料分享、数据、技术交流提升，均可加交流群获取，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友。

　　方式①、添加微信号：pythoner666，备注：来自CSDN

　　方式②、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：加群

　　数据字典:

　　U_Id:the serialized ID that represents a user

　　T_Id:the serialized ID that represents an item

　　C_Id:the serialized ID that represents the category which the corresponding item belongs to Ts:the timestamp of the behavior

　　Be_type:enum-type from (‘pv’, ‘buy’, ‘cart’, ‘fav’)

　　pv: Page view of an item’s detail page, equivalent to an item click

　　_buy: Purchase an itemWPS office的电脑版的下载地址在哪里

　　cart: Add an item to shopping cart

　　fav: Favor an item

　　这里关键是使用dask库来处理海量数据，它的大多数操作的运行速度比常规pandas等库快十倍左右。

　　pandas在分析结构化数据方面非常的流行和强大，但是它最大的限制就在于设计时没有考虑到可伸缩性。pandas特别适合处理小型结构化数据，并且经过高度优化，可以对存储在内存中的数据执行快速高效的操作。然而随着数据量的大幅度增加，单机肯定会读取不下的，通过集群的方式来处理是最好的选择。这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是RAM中。

　　Dask DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。具体操作就是对每个分区并行或单独操作(多个机器的话也可以并行)，然后再将结果合并，其实从直观上也能推出Dask肯定是这么做的。

　　面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas Dataframes具有相同的API

　　Dask DataFrame Structure :

　　Dask Name: read-csv, 58 tasks

　　与pandas不同，这里我们仅获取数据框的结构，而不是实际数据框。Dask已将数据帧分为几块加载，这些块存在于磁盘上，而不存在于RAM中。如果必须输出数据帧，则首先需要将所有数据帧都放入RAM，将它们缝合在一起，然后展示最终的数据帧。使用.compute()强迫它这样做，否则它不.compute() 。其实dask使用了一种延迟数据加载机制，这种延迟机制类似于python的迭代器组件，只有当需要使用数据的时候才会去真正加载数据。

　　数据压缩

　　缺失值

　　Dask DataFrame Structure :

　　wps 的官网的下载网址

　　这里我们使用pyecharts库。pyecharts是一款将python与百度开源的echarts结合的数据可视化工具。新版的1.X和旧版的0.5.X版本代码规则大不相同，新版详见官方文档_https://gallery.pyecharts.org/#/README_

　　饼图

　　漏斗图

　　时间戳转换

　　dask对于时间戳的支持非常不友好
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　　抽取一部分数据来调试代码
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　　用户流量和购买时间情况分析

　　用户行为统计表

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　　总访问量成交量时间变化分析(天)

　　由总访问量、成交量时间变化分析知，从17年11月25日至17年12月1日访问量和成交量存在小幅波动，2017年12 月2日访问量和成交量均出现大幅上升，2日、3日两天保持高访问量和高成交量。此现象原因之一为12月2日和3 日为周末，同时考虑2日3日可能存在某些促销活动，可结合实际业务情况进行具体分析。(图中周五访问量有上升，但成交量出现下降，推测此现象可能与周末活动导致周五推迟成交有关。)

　　总访问量成交量时间变化分析(小时)