【python】python 大型商超会员数据研究分析可视化 (源码+数据集+论文)【独一无二】

一、设计要求

在零售行业中，会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润，同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。当前电商的发展使商场会员不断流失，给零售运营商带来了严重损失，而改善现有的状况，可通过构建会员用户画像进行数据分析，从而加强对现有会员的精细化管理，定期向其推送产品和服务，与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。MembershipSale.csv保存了某大型商超会员信息及其在2019年12月购买商品的数据，共有14个字段，28563条数据。

表2 某大型商超会员销售数据字段说明

（1）结合图表研究该大型商超会员的不同年龄层次、性别占比情况，分析不同年龄人群的消费、不同消费时间中消费人数等情况。

（2）请从会员个人属性（如性别、年龄层次）和购买行为（购买频次、购买产品均价、购买金额总量和商品偏好）等角度对会员进行聚类分析，结合你的分类说明每一组会员的特征，根据会员价值类型拟定出合适的营销方案。

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二、设计思路

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

设计思路：

pandas库用于数据处理和分析，其强大的数据结构和操作功能使得数据读取、清洗、处理变得高效和方便。

matplotlib库用于数据可视化，能够创建各种类型的图表，帮助我们直观地展示数据的分布和趋势。

2. 读取CSV数据

data = pd.read_csv('MembershipSale.csv')

设计思路：

通过pd.read_csv函数读取存储在CSV文件中的会员销售数据，生成一个DataFrame对象，便于后续的数据操作和分析。

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绘制会员年龄分布图有助于了解商超会员的年龄结构，这对于制定目标客户群体的营销策略至关重要。通过直方图可以直观地看到哪个年龄段的会员最多，从而可以针对该年龄段进行更为精准的市场推广和促销活动。例如，如果发现大多数会员集中在30-40岁之间，商超可以考虑推出适合这一年龄段的产品或服务。此外，了解会员的年龄分布还可以帮助商超更好地设计会员活动，提供符合不同年龄层次需求的会员福利和优惠。

设计思路：

通过plt.hist函数绘制会员的年龄分布直方图，观察会员的年龄结构。

使用figsize参数调整图表大小，bins参数设置年龄段的范围，edgecolor和alpha参数美化图表。

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绘制会员性别分布图能够显示商超会员的性别比例，这对营销策略的制定同样重要。通过条形图展示性别分布，可以直观地看出男女会员的数量差异。假设分析结果显示女性会员明显多于男性会员，商超可以考虑增加更多针对女性的产品和促销活动，如美妆、服饰等。同时，这一分析也可以帮助商超在会员活动和推广中更好地考虑性别因素，例如设计更具吸引力的女性会员活动，提升女性会员的忠诚度和满意度。

gender_distribution = data['性别'].value_counts()
plt.figure(figsize=(8, 5))
gender_distribution.plot(kind='bar', color=['skyblue', 'lightgreen'])
plt.title('会员性别分布', fontsize=14)
plt.xlabel('性别', fontsize=12)
plt.ylabel('会员人数', fontsize=12)
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()

设计思路：

使用value_counts统计性别分布情况，并生成条形图。

plt.figure调整图表大小，plot函数绘制条形图，观察性别比例。

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绘制每日消费人数变化图可以帮助商超了解不同日期的消费情况，识别消费高峰期和低谷期。这对于商超的运营和管理非常关键，通过折线图展示每天的消费人数变化，可以发现哪些日期的会员消费最为集中，从而合理安排人力资源和库存管理。例如，如果发现周末或节假日的消费人数显著增加，商超可以提前准备相应的促销活动和增加库存，确保在消费高峰期能够满足会员的需求。此外，了解消费人数的变化规律还可以帮助商超在平日的低谷期制定相应的促销策略，吸引更多会员到店消费，提升整体销售额。

设计思路：

将消费时间转换为日期格式，并提取消费日期。

通过groupby函数按日期分组统计每天的消费人数。

绘制折线图展示每日消费人数的变化趋势，观察消费高峰和低谷。

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通过分析不同年龄段会员人数分布图，商超可以更好地理解各个年龄段会员的比例，从而制定更具针对性的营销策略。条形图可以直观地展示不同年龄段会员的数量，例如20-30岁、30-40岁等各个年龄段的分布情况。了解这些信息有助于商超在产品选品、促销活动、会员福利等方面进行优化。例如，如果发现年轻会员占比较高，商超可以增加更多年轻人喜爱的产品，如时尚电子产品、潮流服饰等；如果中老年会员较多，可以推出更多健康产品、养生保健品等。此外，这一分析还可以帮助商超在广告投放和市场推广中更加精准地选择广告媒介和宣传内容，提高广告效果和营销效率。

设计思路：

使用pd.cut函数将年龄分段，方便进行分组统计。

通过groupby函数按年龄段分组统计会员人数。

绘制条形图展示不同年龄段的会员人数分布情况，观察各年龄段会员的比例。

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