求“京东用户行为数据分析”数据

python+SQL实战：京东用户行为数据分析案例
文章数据来源京东JDATA竞赛，求一份数据

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求数据

我用百度网盘链接分享给你：需要你自己下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1V2qNurHiN4oV0auwVVgUNg
提取码：94dx

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小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:
京东用户行为数据分析是一个非常重要的研究课题，它可以帮助我们更好地了解用户的行为习惯，从而更好地满足用户的需求。要获取京东用户行为数据，需要从以下几个方面入手：

  1. 从京东官网获取用户行为数据：从京东官网上获取用户行为数据，可以通过爬虫技术来获取用户行为数据，包括用户浏览、购买、评论等行为数据。

  2. 从第三方数据源获取用户行为数据：第三方数据源可以提供更丰富的用户行为数据，可以从中获取用户的搜索行为、支付行为、收藏行为等数据。

  3. 从用户自身收集用户行为数据：可以通过用户自身收集用户行为数据，比如用户填写的调查问卷、用户反馈的评价等，可以收集到更多的用户行为数据。

  4. 使用机器学习技术获取用户行为数据：可以利用机器学习技术，从用户的历史行为数据中提取出用户的行为特征，从而获取用户行为数据。

  5. 使用数据挖掘技术获取用户行为数据：可以利用数据挖掘技术，从用户的历史行为数据中提取出用户的行为规律，从而获取用户行为数据。

以上就是获取京东用户行为数据的几种方法，可以根据实际需求，选择合适的方法来获取用户行为数据。
回答不易，记得采纳呀。

“Devil组”引证GPT后的撰写：

  • 另外，我可以建议您使用公开可用的数据集进行Python和SQL的实战练习。以下是一些公开可用的数据集：

在京东JDATA竞赛的官方网站上查找相关信息和数据：https://jdata.jd.com/html/list.html

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
如果您想要练习“京东用户行为数据分析”的Python+SQL实战，可以前往京东JDATA竞赛官网下载数据集。下面是具体操作步骤。

  1. 前往京东JDATA竞赛官网：https://jdata.jd.com/

  2. 如果您还没有账号，可以先进行注册，然后登录。

  3. 进入“数据下载”页面：https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=8

  4. 下载数据集：右侧“下载”栏目中，依次下载“jdata_user.csv”、“jdata_product.csv”、“jdata_comment.csv”、“jdata_action.csv”共四个数据集。这些数据分别包含了：

  • jdata_user.csv：京东用户数据，包括用户ID、注册时间、用户等级、性别、年龄等信息
  • jdata_product.csv：京东商品数据，包括商品ID、品牌ID、品类ID等信息
  • jdata_comment.csv：京东评价数据，包括用户ID、商品ID、评价时间、评价星级等信息
  • jdata_action.csv：京东用户行为数据，包括用户ID、商品ID、行为时间、行为类型等信息
  1. 下载完成后，可以利用Python pandas库和SQL语句进行数据清洗、处理和分析。以下是代码示例：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 读取数据
user_df = pd.read_csv('jdata_user.csv', encoding='utf-8')
product_df = pd.read_csv('jdata_product.csv', encoding='utf-8')
comment_df = pd.read_csv('jdata_comment.csv', encoding='utf-8')
action_df = pd.read_csv('jdata_action.csv', encoding='utf-8')

# 数据清洗
user_df.drop_duplicates(['user_id'], inplace=True)  # 删除重复数据
user_df['user_reg_dt'] = pd.to_datetime(user_df['user_reg_tm'].apply(lambda x: str(x)[:10]))  # 转换日期格式

# 数据存储
engine = create_engine('sqlite:///jdata.db')
user_df.to_sql('users', engine, if_exists='replace', index=False)
product_df.to_sql('products', engine, if_exists='replace', index=False)
comment_df.to_sql('comments', engine, if_exists='replace', index=False)
action_df.to_sql('actions', engine, if_exists='replace', index=False)

# SQL查询示例
pd.read_sql_query('''
    SELECT a.user_id, COUNT(DISTINCT a.sku_id) AS goods_cnt
    FROM actions a
    WHERE a.type = 6 AND strftime('%Y-%m-%d', a.time) = '2017-04-15'
    GROUP BY a.user_id
    ORDER BY goods_cnt DESC
''', engine)

以上代码示例中，我们先通过pandas库读取四个数据集，然后针对用户数据进行了数据清洗，最后将所有数据存储到SQLite数据库中。接着，我们使用SQL查询语句分

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^