python駕駛行為分析的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python能幹什麼？
• 2、Python培訓需要學習哪些內容
• 3、利用Python進行數據分析(10)-移動窗口函數
• 4、用戶行為分析及實戰項目python

python能幹什麼？

學完Python之後，可以從事以下工作崗位：

1、web開發：Python擁有非常完善的與web服務器進行交互的庫，以及大量免費前端網頁模板，有非常優秀而且成熟的diangoWEB框架，功能齊全。

2、Linux運維：通過shell腳本去實現自動化運維，但是編程能力較弱，可以使用功能的庫很少，而Python作為膠水語言，可以很方便的與其他想結合，對各類工具進行二次開發，形成一套自己的運維管理系統。

3、遊戲開發：在遊戲開發方面可能Python無法匹敵C++，但是由於Python腳本化的優點，類似於遊戲劇本、遊戲玩法邏輯等這種非常靈活的設計上，修改起來非常方便。如果用於開發一款遊戲程序，Python是非常具有優勢的。

4、網絡爬蟲：在爬蟲方面，Python可以說是獨領風騷了，Python具有非常豐富的庫去網頁文檔的接口api以及後期網頁文檔的快速處理。

5、桌面軟件：在Windows系統桌面開發領域，C++等語言應用十分廣泛，而Python可以實現與C++無縫對接，並且同時支持QT以及GTK。

6、數據分析：python作為一門工程性語言，對於數據處理的類庫是相當豐富的，比如有高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy。

7、人工智能：其實可以寫人工智能語言有很多，為何Python是首先呢?因為Python是膠水語言，具有獨特優勢才具有如此好的效果，主要使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

更多技術乾貨，可關註：

Python培訓需要學習哪些內容

老男孩教育Python課程內容：

階段一：Python開發基礎

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬件、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程控制、字符編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標準庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟件開發規範學習，計算器程序、ATM程序開發等。

階段二：Python高級級編編程數據庫開發

Python高級級編編程數據庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變量、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網絡套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP服務器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、數據庫類型、特性介紹，表字段類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於數據庫的學員管理系統開發等。

階段三：前端開發

前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax異步加載、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控件綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。

階段四：WEB框架開發

WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分佈式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。

階段五：爬蟲開發

爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個異步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹（engine、spider、downloader、scheduler、pipeline）、分佈式爬蟲實戰等。

階段六：全棧項目實戰

全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、接口單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、接口文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。

階段八：人工智能

人工智能課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網絡、測試集以及評價標準Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程控制API和自動化駕駛開發等。

階段九：自動化運維開發

自動化運維開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API接口開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理權限、批量文件操作、用戶登錄報表等。分佈式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕鬆實現分佈式監控等功能。

階段十：高並發語言GO開發

高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字符串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、makenew、字符串、go程序調試、slicemap、map排序、常用標準庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web服務器的開發等。

利用Python進行數據分析(10)-移動窗口函數

Python-for-data-移動窗口函數

本文中介紹的是 ，主要的算子是：

統計和通過其他移動窗口或者指數衰減而運行的函數，稱之為 移動窗口函數

style scoped=””.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行為和resample和groupby類似

rolling可以在S或者DF上通過一個window進行調用

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2292 rows × 3 columns

指定一個常數衰減因子為觀測值提供更多的權重。常用指定衰減因子的方法：使用span（跨度）

一些統計算子，例如相關度和協方差等需要同時操作兩個時間序列。

例如，金融分析中的股票和基準指數的關聯性問題：計算時間序列的百分比變化pct_change()

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在rolling及其相關方法上使用apply方法提供了一種在移動窗口中應用自己設計的數組函數的方法。

唯一要求：該函數從每個數組中產生一個單值(縮聚)，例如使用rolling()…quantile(q)計算樣本的中位數

用戶行為分析及實戰項目python

用戶行為分析是對用戶在產品上產生的行為以及行為背後數據進行一系列分析，通過構建行為模型和用戶畫像，支持產品決策，精細化運營，實現增長。

對於產品而言，用戶行為分析可以驗證產品可行性，找到產品缺陷，以便需求迭代；

對於設計而言，用戶行為分析可以幫助提高產品體驗，發現交互不足，以便設計優化；

對於運營而言，用戶行為分析可以實現精準營銷，挖掘使用場景分析用戶數據，以便運營決策調整；

一般包括設備id，時間，行為類型，渠道等

（1）粘性指標-表現用戶-提高認知度A激活：關注周期內持續訪問，比如：留存率、流失率、新用戶佔比、用戶轉化率等；

（2）活躍指標-表現行為-誘導參與留存：用戶參與度，比如：活躍、新增、流失、平均訪問時長、使用頻率等；

（3）產出指標-分析出-培養忠誠度R變現：用戶價值輸出，比如：消費金額、頁面UV、消費頻次等；

（1）行為事件分析：根據關鍵指標對用戶行為進行分析，比如：註冊、登錄、搜索流量商品、加入購物車、提交訂單、付款、評價一系列屬於電商完整事件。在根據用戶細分維度，用戶渠道、註冊時間、訂單頻率、新老客等維度找到規律，制定方案。

（2）用戶留存分析：分析用戶產品參與度的指標，一般遵循40-20-10法則，即日留存大於40%周留存大於20%月留存大於10%。

（3）漏斗分析：描述用戶使用產品時關鍵環節轉化率情況，能夠驗證設計是否合理。分析用戶在哪個環節流失，為什麼流失，如何降低流失提高轉化率。

（4）用戶路徑分析：用戶在使用產品過程中的訪問路徑。首先要梳理用戶行為軌跡，認知-熟悉-試用-使用-忠誠。軌跡背後反應的是用戶特徵，這些特徵對產品運營有重要參考價值。當發現偏差時，可能就是產品的缺陷。

（5）福格模型：用來研究用戶行為原因的模型。B行動=M動機A能力T觸發器。以分享為例，動機-該分享對分享者和被分享者有什麼好處，能力-分享路徑實現是否有難度，觸發器-分享按鈕是否醒目，用戶是否意識到這個分享帶來的好處。

已知數據集中包括用戶ID、商品ID、商品類目ID、行為類型和時間戳，其中行為包括點擊、購買、加購、喜歡。

（1）用戶活躍指標

（2）用戶粘性指標

（3）用戶行為分析

能明顯看出12月2日周六的PV突增，但是11月25日和26日同為周末，PV量級卻沒有那麼大，需要繼續查看數據，有可能是異常情況。

與PV情況相似，但是UV增加不一定就是PV增加的原因，還有可能是某些用戶訪問次數增加導致PV增加或統計問題，因此需要看一下人均訪問次數確定。

人均訪問次數接近，由此可知PV的增加就是新訪客帶來的。由於雙12屬於年底大促，因此12月2日訪問量突增的原因可能與商家開始進行促銷和宣傳有關係。

人均消費頻次2.8次

可以看出主要活躍集中在10-23點，從晚上7時開始至10時用戶訪問處於最佳活躍狀態，21時是一天中活躍最高點。

收藏、加入購物車、購買與pv的趨勢相似。

10時附近付費率最高，因此應該保持10時的運營活動加大21時的活動力度。

由圖可知，前7個商品類目屬於高銷量，與第8個類目銷量差異較大。

商品類目為『4159072』付費率最高

進一步探索與它同銷量的』1320293『付費率卻極低，發現1320293的訪問量很高但是購買平淡無奇，而4159072雖然訪問量低但是每十個人訪問就有一人付費。可以 深入研究一下它是否有什麼特殊性或者高效運營手段，詳情頁如何展示介紹商品，文案如何設計等，找出規律應用到其他商品上面，提高付費率 或者 從渠道的角度分析是否前者渠道目標用戶不如後者精準 。

有過銷量的類目共3666個，以銷量由大到小排序佔總銷量的80%為止，有628個商品類目。因此可以說著628個商品類目佔總銷量的80%，奇妙的28定律！

前面平均消費頻次為2.8，銷量top20中，『2885642』『4756105』『4159072』這三個類目消費頻次與銷量差距懸殊，可以根據商品性質分析如何提高用戶消費頻次，同時可以參考其他消費頻次較高商品如『982926』的運營手段等。

普遍說明每發生1.4次收藏就有1次購買行為。

可以分析出幾個商品每收藏4-5次才會購買一次，考慮是否對這類商品進行個性化召回，比如定向推送詢問用戶收藏的該商品最近有優惠券是否前來購買等。

與區分商品類目的分析相似，這裡指針對有異常商品類目下的商品名稱進行分析

從商品ID維度分析以商品類目ID=』1320293『和』4159072『兩者銷量相似但是付費率相差懸殊為例。

說明商品類目下有與其大量商品不如小而精，精準定位用戶需求。

能輔助證明上面的觀點，如果在某類目下有幾個商品吸引用購買，那麼該類目的銷量就會大增。

使用sql較容易實現

可以看出整體次日留存率較高，越接近12月份留存率逐步上升，與臨近雙十二商家宣傳促銷有關。

用戶復購率也在逐漸提高。

從瀏覽到加入購物車的轉換率僅6.2%，有空間提升。

10.留存率能夠達到70%以上，復購率達到20%以上，在臨近雙12明顯提升。

11.通過觀察漏斗可以看出，加入購物車的轉化率僅6.2%還有很大的空間提升。

由於此次數據集沒有提高銷售金額，因此無法進行ARPU方面數據分析。這裡補充下關於消費金額的知識點：

LTV是平均每個用戶帶來的價值，可以決策為每個用戶付出多少成本。一般來說LTVCAC認為公司發展空間大，LTVCAC認為公司變現能力弱，LTV/CAC=3認為公司健康，大於3說明市場拓展較為保守；小於3說明轉化效率底下。

LTV=LT*ARPU

LT指用戶平均生命周期，留存率之和。

舉例：如果知道用戶一個月內的留存率，可以使用excel做出對數趨勢線，看下r方。根據對數公式計算出留存率之和，也就是LT。

注意：ARPU與LT要有單位之間的換算。

CAC計算要考慮進去成本，包括營銷費用、推廣費用、以及人力成本。CAC是一個平均值，可能在各渠道下成本不一，可以區分渠道分別計算。

即花費的用戶獲取成本能在多長時間內回本。PBP越短資金周轉越快。

參考：

arpu和aprru

;wfr=spiderfor=pc LTV