在数字经济和电子商务蓬勃发展的背景下，电商平台每天积累海量用户行为和交易数据。如何从这些原始数据中挖掘价值信息，是企业运营优化和个性化服务的关键。因此，基于真实业务逻辑构建数据挖掘项目，已成为数据分析实训的重要方向。
本项目以模拟电商平台六张核心数据表为基础（用户、商品、订单、订单明细、浏览日志、商品评分），围绕“用户行为洞察、商品热度分析、个性化推荐”等典型业务问题，开展数据挖掘实训。
数据来源设计合理，结构贴近业务
模拟数据覆盖了电商平台的完整业务流程：从用户注册、商品浏览、下单支付到评分反馈。
数据表之间具有关联关系，便于开展真实业务场景下的多维度分析。
任务类型涵盖典型挖掘应用
包括用户转化率分析、商品偏好洞察、行为特征分群、热销商品识别、评分驱动推荐等。
涉及数据清洗、特征提取、分组统计、可视化呈现等完整流程。
教学目标聚焦能力培养
训练学生掌握从“数据理解 → 分析建模 → 图表展示 → 结果解释”的完整分析链条。
培养学生的业务理解能力、数据处理能力与可视化表达能力，为后续就业打下基础。
本项目既是教学中的数据挖掘入门实践平台，也是学生理解电商平台运营逻辑、掌握数据分析方法的重要实训载体。通过该项目，学生可以初步具备用数据支撑商业决策的能力，提升岗位适应力与数据素养。
5.2 技能图谱
数据分析的基本步骤：
数据获取 → 数据清洗 → 数据预处理与特征工程 → 数据分析与建模 → 结果展示
5.2 项目目标
本项目旨在引导学生围绕电商业务数据，完成一系列具有代表性的数据挖掘分析任务，具体目标包括：
数据理解与结构构建能力
能够理解并梳理多张业务数据表的字段意义及相互关系。
能构建用户、商品、行为的完整业务路径图。
数据处理与分析能力
掌握常见数据清洗与转换方法，提升数据质量。
掌握用户行为分析、商品热度统计、评分推荐等挖掘任务的实现方式。
可视化与表达能力
熟练运用 Python + Pandas + Matplotlib 进行图表绘制。
能清晰表达分析结论并撰写可读性强的报告。
项目实践与团队协作能力
能在项目中分工合作，按模块开展任务，完成项目成果展示。
培养解决问题的实践意识和逻辑思维能力。
5.3 项目数据结构
本项目模拟电商平台典型数据结构，共六张核心数据表，字段真实、逻辑严谨：
| 表名 | 数据说明 | 示例字段（部分） |
|---|---|---|
users | 用户信息表 | user_id, user_name, gender, age, register_date, city, province |
products | 商品信息表 | product_id, product_name, category, unit_price, brand |
orders | 订单信息表 | order_id, user_id, order_date, payment_method, order_status, delivery_city, delivery_type |
order_items | 订单明细表（多对多） | item_id, order_id, product_id, quantity, discount |
browsing_logs | 浏览行为日志表 | log_id, user_id, product_id, browse_time, action_type |
product_ratings | 商品评分表（用户对商品评分反馈） | user_id, user_name, gender, age, register_date, city, province |
所有表均通过外键进行关联，支持多维度组合分析。
5.4 项目实施流程
根据教学安排依次完成以下典型分析任务：
| 任务主题 | 使用数据表 | 核心分析点 |
|---|---|---|
| 用户转化率分析 | browsing_logs + orders | 浏览→加购→下单→付款各环节流失率计算 |
| 用户偏好分析 | users + browsing_logs + products | 不同性别/年龄段用户的品类/品牌喜好 |
| 用户群体画像展示 | users + orders | 构建典型用户画像（如“90后女性”高购群体） |
| 商品热销榜与组合分析 | orders + order_items + products | 高销量TOP商品、常被组合购买的商品统计 |
| 简易推荐系统 | product_ratings + users + products | 不同人群偏好评分Top商品，构建推荐列表 |
5.5 实验
实验01:用户转化率分析
一、任务要求
分析用户在“浏览 → 加购 → 下单 → 成交”四个环节的转化情况。
二、任务目标
找出用户在哪一步流失最多，为电商平台优化流程提供参考。
三、数据说明
browsing_logs.csv：包含用户行为（浏览、加购、下单、成交）。
四、分析思路
从日志中读取用户行为数据，清洗缺失值与重复值；
按行为阶段（浏览、加购、下单、成交）统计去重后的用户数；
以“浏览人数”为基准，计算各阶段的转化率；
通过水平柱状图直观展示各阶段人数与转化率的变化。
实验02:用户偏好分析
一、任务要求找出全体用户最喜欢的商品类别 Top5（基于“浏览/加购/下单/成交”四类有效行为的出现次数）。
二、任务目标为首页选品与推荐位提供总体偏好参考（不区分人群画像）。
三、数据说明
browsing_logs.csv：用户行为日志（含user_id, product_id, action_type）；products.csv：商品信息（含product_id, category）。
说明：本版本未用到
users.csv；如需做人群细分，可在后续扩展中加入。
四、分析思路
从行为日志中筛选四类有效行为（浏览/加购/下单/成交），并做去缺失、去重；
按
product_id关联商品表获取category；按
category统计出现次数，降序取 Top5；用柱状图展示 Top5 类别及其出现次数（≈受欢迎度）。
一、任务要求以“90后女性用户”为例，展示该群体的省份分布情况。
二、任务目标帮助电商平台清晰了解目标用户画像特征，为区域化营销与运营提供参考。
三、数据说明
users.csv：包含用户性别、年龄、省份等。
四、分析思路
从用户表中计算出生年份，筛选出 1990–1999 年出生的女性用户；
统计该人群在各省份的人数分布；
使用水平柱状图可视化结果，并在图中标注人数。
一、任务要求统计用户商品评分的分布情况，并计算整体评分指标。
二、任务目标通过分析评分数据，了解用户整体满意度水平，为平台改进商品和服务提供参考。
三、数据说明
product_ratings.csv：包含用户对商品的评分（1~5分）。
四、分析思路
统计每个评分等级对应的人数；
计算总体的平均分、最高分和最低分，反映整体满意度特征；
使用柱状图可视化评分分布，并直观展示各等级人数差异。
一、任务要求完成一个完整流程的数据分析实验，统计不同年龄段用户的下单次数。
二、任务目标掌握“数据获取 → 数据清洗 → 数据预处理与特征工程 → 数据分析与建模 → 结果展示”的完整流程，并理解如何通过年龄段对用户下单行为进行分析。
三、数据说明
users.csv：用户基本信息（含 user_id、age 等）；orders.csv：订单信息（含 order_id、user_id 等）。
四、分析思路
数据获取：读取用户表与订单表；
数据清洗：删除关键字段缺失值（user_id、age 等）；
特征工程：将用户年龄划分为年龄段；["30岁以下", "31-40岁", "41-50岁", "51-60岁", "60岁以上"]
分析建模：合并订单与用户信息，按年龄段统计下单次数；
结果展示：用柱状图展示不同年龄段用户的下单次数。
一、任务要求
利用用户评分数据，体验一个最简单的推荐算法——基于评分均值的 Top-N 推荐，为特定人群推荐最受欢迎的商品。
二、任务目标
了解推荐系统的基本思路：用户 → 商品 → 评分 → 推荐；
掌握分组统计、均值与计数的方法；
实现一个简化版推荐算法，为指定人群推荐 Top3 商品。
三、数据说明
users.csv：用户信息（user_id, gender, age, …）product_ratings.csv：用户对商品的评分（user_id, product_id, rating）products.csv：商品信息（product_id, product_name, category）
四、分析思路
数据获取：读取用户、评分、商品三张表。
数据清洗：对评分表的关键列（user_id、product_id、rating）进行缺失值处理。
数据预处理与特征工程：筛选目标人群——20–29 岁女性用户；将其与评分表按
user_id合并，得到目标人群的评分数据子集。数据分析与建模：按
product_id统计平均评分（avg_rating）与评分人数（rating_count）。推荐 Top3：仅保留
rating_count ≥ 10的商品，按avg_rating降序取前三名，并补充商品名称。结果展示：输出推荐商品的
product_name、avg_rating、rating_count。
