商汤小浣熊帮我快速完成电商数据分析

前言

作为一名资深数据分析师，我的日常工作中涉及大量数据的解析与案例分析。在我的实践经验中，数据分析不仅仅是数字的处理，更是一种发现潜在价值、推动业务发展的强大工具。以下是一个实际案例，展示数据分析如何助力我在电商领域洞察消费趋势：

洞察趋势与决策支持

场景：我是一名电商领域的数据分析师，现在需要更精准地洞察消费趋势和市场变化，以支持企业的战略决策和业务拓展。因此，我需要通过分析电商平台上的交易与行为数据，识别用户偏好的商品类别、消费周期以及行业潜在的增长点，为数据驱动的决策提供有力支持。

当我了解到小浣熊后，我发现小浣熊可以辅助我完成数据分析的工作，大大提升工作效率。接下来让我们了解下小浣熊是如何帮我提升工作效率的。

小浣熊家族

“小浣熊家族”是一款基于商汤大语言模型打造的 AI Native 生产力系列工具，以深厚的技术实力和前沿的人工智能算法为基础，致力于覆盖多个工作场景，全面提升个人与企业的生产力水平。从 软件开发、数据分析到编程教育，“小浣熊家族”始终以用户需求为核心，提供高效、智能的解决方案，为用户的日常工作和学习注入创新活力。

目前，“小浣熊家族”已推出了两位明星成员：代码小浣熊 和 办公小浣熊，为用户提供覆盖不同领域的专业化智能辅助服务。

AI数据分析

电商数据可视化

首先我们将含有电商数据的csv文件上传到小浣熊平台，然后给他一些指令：

本数据集汇集了XXX电商平台的用户基本信息、行为习惯和互动数据。它包括用户的年龄、性别、居住地区、收入水平等基本属性，以及他们的兴趣偏好、登录频率、购买行为和平台互动等动态指标。请进行一些相关数据的分析以及可视化展示。

接着小浣熊就开始了他的操作：

读取文件

首先，我们按照指示读取用户上传的Excel文件，并检查数据的基本情况。

# 首先，按照要求读取上传的CSV文件，并设置显示所有列的选项。
import pandas as pd

# 设置显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)

# 读取CSV文件
file_path = '/mnt/data/电商平台用户行为数据.csv'
data = pd.read_csv(file_path)

# 打印前几行数据以检查内容
data.head()

数据已成功读取，前几行显示了用户的ID、年龄、性别、省份、年收入、兴趣、每周登录次数、花费金额以及购买的细分品类。接下来，我将对数据进行一些初步的分析和可视化展示。

数据清洗

首先，我们将对数据进行清理和整理，以便后续分析。然后，我们将进行以下分析： 1.用户的基本信息统计（如年龄分布、性别比例等）。 2.用户行为分析（如登录频率、花费金额等）。 3.购买行为分析（如购买的细分品类分布等）。

让我们从数据清理开始，确保数据格式正确，并为后续分析做好准备。打印清理后的数据以确认

# 重命名列名以便于后续分析
data.columns = ['用户id', '年龄', '性别', '省份', '年收入', '兴趣', '登录次数/周', '花费', '购买的细分品类']

# 删除第一行的表头重复行
data = data.drop(0).reset_index(drop=True)

# 将数值列转换为适当的数据类型
data['年龄'] = pd.to_numeric(data['年龄'], errors='coerce')
data['年收入'] = pd.to_numeric(data['年收入'], errors='coerce')
data['登录次数/周'] = pd.to_numeric(data['登录次数/周'], errors='coerce')
data['花费'] = pd.to_numeric(data['花费'], errors='coerce')

# 打印清理后的数据以确认
data.head()

数据清理已完成，现在数据格式正确，可以进行进一步的分析。接下来，我们将进行以下分析和可视化展示.

用户基本信息分析

将年龄列转换为数值类型以便分析，绘制年龄分布的直方图

import matplotlib.pyplot as plt

# 将年龄列转换为数值类型以便分析
data['Age'] = pd.to_numeric(data['Age'], errors='coerce')

# 绘制年龄分布的直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(data['Age'].dropna(), bins=20, edgecolor='black')
plt.title('用户年龄分布')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('用户数量')
plt.grid(True)
plt.show()

让我们查看数据集中男性和女性用户的数量分布，绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt

# 性别比例
gender_counts = data['性别'].value_counts()
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.pie(gender_counts, labels=gender_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, explode=[0.05, 0])
plt.title('用户性别比例')
plt.axis('equal')  # 确保饼图是圆的
plt.show()

我们将绘制收入水平的分布图，以了解不同收入群体的用户数量。

用户行为分析

接下来，我们将进行用户行为分析，包括每周登录次数和花费金额的分布。

# 每周登录次数分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(data['登录次数/周'], bins=7, edgecolor='black', range=(0, 7))
plt.title('用户每周登录次数分布')
plt.xlabel('登录次数/周')
plt.ylabel('用户数量')
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

# 花费金额分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(data['花费'], bins=20, edgecolor='black')
plt.title('用户花费金额分布')
plt.xlabel('花费金额')
plt.ylabel('用户数量')
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

以上是用户行为分析的结果： (1)用户每周登录次数分布：展示了用户每周的登录次数分布情况，可以看到不同登录频率的用户数量。 (2)用户花费金额分布：显示了用户的花费金额分布，反映了不同花费水平的用户数量。 接下来，我们将进行购买行为分析，查看用户购买的细分品类分布情况。

购买的细分品类分布

# 购买的细分品类分布
category_counts = data['购买的细分品类'].value_counts()

plt.figure(figsize=(10, 6))
category_counts.plot(kind='bar', color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('购买的细分品类分布')
plt.xlabel('细分品类')
plt.ylabel('购买数量')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

上图展示了用户购买的不同细分品类的数量分布，可以看到服饰品类更受欢迎。通过这些分析，可以帮助我更好地了解用户的基本信息、行为习惯和购买偏好。

用户兴趣与产品类别的关联分析

分析用户兴趣和产品类别的关联，计算每个兴趣类别下不同产品类别的用户数量。

interest_product_counts = data.groupby(['兴趣', '购买的细分品类']).size().unstack(fill_value=0)

# 打印中间结果以检查
print("用户兴趣与产品类别关联数据：")
print(interest_product_counts)

# 绘制柱状图
import matplotlib.pyplot as plt

interest_product_counts.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(12, 8))
plt.title('用户兴趣与产品类别偏好')
plt.xlabel('兴趣类别')
plt.ylabel('用户数量')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.show()

从图中可以看出，不同兴趣类别的用户对各类产品的偏好有所不同。例如： 在旅行类兴趣中，用户对书籍和健身器材的偏好较高。 在时尚类兴趣中，用户对服饰的偏好明显更高。 科技类兴趣的用户则更偏向于电子产品。

未来趋势分析

1.个性化推荐：根据用户的兴趣类别，电商平台可以更精准地推荐相关产品。例如，对旅行类兴趣的用户推荐更多的书籍和健身器材。 2.产品优化：根据不同兴趣类别的用户偏好，优化产品种类和库存。例如，增加时尚类用户偏好的服饰种类。 营销策略：针对不同兴趣类别的用户，制定差异化的营销策略。例如，对科技类兴趣的用户推出电子产品的优惠活动。 有了小浣熊，我再也不用手动处理数据集，也不用自己写程序分析数据了。原本需要一天才能完成的工作，在小浣熊的加持下，不一会儿就轻松搞定。我只需对结果稍作调整，就能直接投入使用。此外，小浣熊生成的图表清晰直观、内容完整，完全可以直接应用，大大提高了工作效率。

趋势预测与数据建模

上图是今年1-12月份的某产品环比涨跌与销售数量数据，我想让小浣熊帮我预测一下明年的销售数量走势，于是我将此excel文件进行上传，并进行提问：

请根据上传的文件帮我分析一下明年该产品的销售数量的走势

让我们来看看它的回答： 它还是先对数据进行读取，然后使用简单的移动平均模型或线性回归模型进行预测。

# 首先计算环比涨跌的移动平均值，作为未来趋势的参考
sheet1_data['环比涨跌_移动平均'] = sheet1_data['环比涨跌(%)'].rolling(window=3).mean()

# 打印包含移动平均值的数据
sheet1_data.head()

为了预测明年的销售数量走势，我们可以基于当前的环比涨跌趋势进行简单的线性回归预测。这里我们使用月份的索引作为自变量，环比涨跌作为因变量，构建线性回归模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 准备数据
X = np.array(range(len(sheet1_data))).reshape(-1, 1)  # 月份索引
y = sheet1_data['环比涨跌(%)'].values  # 环比涨跌

# 创建并训练线性回归模型
model = Linear Regression()
model.fit(X, y)

# 预测未来12个月的环比涨跌
future_months = np.array(range(len(sheet1_data), len(sheet1_data) + 12)).reshape(-1, 1)
future_price_change = model.predict(future_months)

# 打印预测结果
future_price_change

修正代码中的错误，正确导入LinearRegression类并重新运行预测模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 准备数据
X = np.array(range(len(sheet1_data))).reshape(-1, 1)  # 月份索引
y = sheet1_data['环比涨跌(%)'].values  # 环比涨跌

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测未来12个月的环比涨跌
future_months = np.array(range(len(sheet1_data), len(sheet1_data) + 12)).reshape(-1, 1)
future_price_num = model.predict(future_months)

# 打印预测结果
future_num_change

我们已经得到了未来12个月的环比涨跌预测值。接下来，我们将基于这些预测值来估算明年的销售数量走势。

# 获取最后一个已知的销售数量
last_num = sheet1_data['销售数量'].iloc[-1]

# 基于预测的环比涨跌计算未来的销售数量
future_num = [last_num]
for change in future_num_change:
    next_num = future_num[-1] * (1 + change / 100)
    future_num.append(next_num)

# 移除第一个重复的销售数量
future_num = future_num[1:]

# 打印预测的未来12个月的销售数量
future_num

我们已经成功预测了未来12个月的销售数量。接下来，我们将这些预测结果与月份对应起来，并绘制预测的走势图表。

从图中不难看出，明年的销售数量将持续向上增长。根据它的预测趋势，我认为我们还是在今年营销策略的基础上继续精准投流，不断扩大受众群体，争取更近一步，将销售额进一步增加。

除了数据分析工作，小浣熊还具有以下其他功能，让我来带大家了解下。

办公小浣熊：职场的提效利器

「办公小浣熊」基于AI能力，致力于为您提供一个一站式的创作空间和个性化的知识库。

• 文档编辑器：在写作的过程中，您可以随时调用AI帮您检索、生成、修正内容；
• AI数据分析：能够执行复杂的数据处理、数据分析和可视化展示，洞察数据和文档中的关键信息；
• 个人知识库：轻轻松松管理您的文件、文档和数据，并基于知识库打造符合您写作风格的专属AI。 现在办公小浣熊2.0全面开放公测，公测期间免费提供给个人用户使用，接下来快来跟我一起来体验一下吧。

文档编辑器

“小浣熊”的文档编辑器既具备传统编辑器的实用性，又结合了AI技术，能够显著提升写作和文档处理效率。主要体现在以下方面：

• 内容改写：对已有内容进行语言优化和语义调整。
• 内容生成：通过AI智能生成新的文本或段落内容。
• 文章提炼：总结文章要点，生成简短精华版本。
• 语义纠错：识别并修复语义错误，使表达更流畅。
• AI对话：与用户实时交互，为写作提供建议和思路。

语义纠错

借助商汤大语言模型，小浣熊具备优秀的上下文理解能力，能够根据整段文字的语境调整局部语句，使全文更连贯。能够准确检测句子中的语义歧义或错误，例如词语搭配不当、逻辑不连贯等问题。不仅局限于拼写和语法错误，还涵盖深层次的语义问题，使文本表达更符合语境需求。

首先我在问答框中输入一段话，并让小浣熊帮我进行纠错

这个产品的功能是十分有意思的，他可以让人们更好的完成工作，提高效率性。对于客户的需求来说，这种产品的价值是非常大，因为它能帮助他们方便地解决问题。 从上图可以看出，他不仅帮我们对语境进行了优化，还给出了修改点以及更改的原因，真是太贴心了。

总结

通过体验小浣熊办公助手，可以深刻感受到它在数据分析、数据可视化以及数据建模等方面的强大能力。这不仅仅体现在它的专业性上，更在于它的高度人性化设计，使得复杂的业务流程得以被简化，让每一位用户都能轻松驾驭。

• 专业与人性化的完美结合：小浣熊办公助手以其强大的AI技术为核心，能够高效处理复杂的数据任务。例如，它可以快速完成数据清洗、分析、可视化等环节，为专业人士提供深入洞察的同时，也让初学者无压力地上手操作。
• 简化业务流程，赋能更多可能性：小浣熊将数据处理的技术壁垒降到最低，实现了“人人皆可用”的目标。这种赋能体现在通过自动化和智能化的辅助功能，专业用户能够更加高效地完成任务，专注于创新与策略层面的工作。无需专业知识，小白用户也能通过简单的自然语言对话完成数据治理与分析工作，使企业内的各类角色都能快速发挥数据驱动的力量。