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定义行为路径的顺序behavior_path[pv,cart,fav,buy]# 筛选出路径中涉及的行为类型funnel_dfbehavior_df.filter(F.col(behavior_type).isin(behavior_path))# 按行为类型分组计算每个步骤的独立用户数UVstep_countsfunnel_df.groupBy(behavior_type).agg(F.countDistinct(user_id).alias(user_count))# 创建一个包含所有步骤的DataFrame用于后续连接确保即使某步转化率为0也能显示all_steps_dfspark.createDataFrame([(step,)forstepinbehavior_path],[behavior_type])# 左连接以获取每个步骤的用户数没有记录的则为0funnel_result_dfall_steps_df.join(step_counts,onbehavior_type,howleft).fillna(0)# 使用窗口函数计算上一步的用户数以便计算转化率window_specWindow.orderBy(behavior_type)funnel_result_dffunnel_result_df.withColumn(prev_user_count,F.lag(user_count).over(window_spec))# 计算转化率处理第一步的null值funnel_result_dffunnel_result_df.withColumn(conversion_rate,F.when(F.col(prev_user_count).isNull()|(F.col(prev_user_count)0),0.0).otherwise(F.round(F.col(user_count)/F.col(prev_user_count)*100,2)))# 返回最终结果包含步骤、用户数和相对于上一步的转化率returnfunnel_result_df.select(behavior_type,user_count,conversion_rate)# 核心功能2: RFM用户价值分析 defcalculate_rfm_scores(behavior_df): 计算用户的R(最近购买时间)、F(购买频率)、M(购买金额此处用F替代)指标。 # 只筛选购买行为数据purchase_dfbehavior_df.filter(F.col(behavior_type)buy)# 计算每个用户的最近一次购买时间戳Rr_dfpurchase_df.groupBy(user_id).agg(F.max(timestamp).alias(recency_timestamp))# 计算每个用户的购买频率F即购买次数f_dfpurchase_df.groupBy(user_id).agg(F.count(*).alias(frequency))# 因为数据集没有金额所以M( Monetary )指标等同于Fm_dff_df.withColumnRenamed(frequency,monetary)# 将R, F, M三个指标通过user_id关联起来rfm_dfr_df.join(f_df,user_id).join(m_df,user_id)# 计算一个用于R评分的基准时间例如数据集的最后一天max_timestamp_in_databehavior_df.agg(F.max(timestamp)).collect()[0][0]# 计算R值距离最后一次购买的天数这里简化为秒差rfm_dfrfm_df.withColumn(recency,(max_timestamp_in_data-F.col(recency_timestamp)))# 返回用户的RFM原始指标returnrfm_df.select(user_id,recency,frequency,monetary)# 核心功能3: 商品关联购买分析(Apriori算法思路简化版) deffind_association_rules(behavior_df,min_support0.01,min_confidence0.1): 使用简化的Apriori算法思路找出经常被一起购买的商品组合。 注意这是一个在驱动端执行的简化版用于演示逻辑对于海量数据需使用更复杂的分布式实现。 # 1. 筛选购买数据并按用户分组收集每个用户购买的所有商品ID集合user_items_dfbehavior_df.filter(F.col(behavior_type)buy)\.groupBy(user_id)\.agg(F.collect_set(item_id).alias(items))# 将数据收集到驱动端进行Apriori计算仅适用于小到中等数据量baskets[row[items]forrowinuser_items_df.collect()]item_counts{}# 2. 生成1项频繁集forbasketinbaskets:foriteminbasket:item_counts[item]item_counts.get(item,0)1num_basketslen(baskets)frequent_1_itemsets{frozenset([item]):countforitem,countinitem_counts.items()ifcount/num_basketsmin_support}# 3. 生成2项频繁集frequent_2_itemsets{}# 将1项频繁集转换为列表方便组合itemslist({itemforitemsetinfrequent_1_itemsets.keys()foriteminitemset})foriinrange(len(items)):forjinrange(i1,len(items)):candidatefrozenset([items[i],items[j]])countsum(1forbasketinbasketsifcandidate.issubset(basket))ifcount/num_basketsmin_support:frequent_2_itemsets[candidate]count# 4. 计算关联规则简化版只计算2项集的置信度rules[]foritemset,support_countinfrequent_2_itemsets.items():item_listlist(itemset)# 计算A - B 和 B - A 的置信度foriinrange(len(item_list)):antecedentfrozenset([item_list[i]])consequentfrozenset([item_list[1-i]])confidencesupport_count/frequent_1_itemsets[antecedent]ifconfidencemin_confidence:rules.append((list(antecedent)[0],list(consequent)[0],confidence))returnrules基于大数据的淘宝电商用户行为数据分析与可视化系统-结语 精彩专栏推荐订阅 不然下次找不到哟~Java实战项目Python实战项目微信小程序|安卓实战项目大数据实战项目PHP|C#.NET|Golang实战项目 主页获取源码联系