Hier ist ein Beispiel für ein Python-Skript, das für die Analyse des Kundenverhaltens verwendet werden könnte:
import pandas as pd
# Laden der Kundendaten in einen Pandas DataFrame
customer_data = pd.read_csv("customer_data.csv")
# Analyse der Anzahl der Kunden nach Geschlecht
gender_counts = customer_data["gender"].value_counts()
print(gender_counts)
# Analyse des Durchschnittsalters der Kunden nach Geschlecht
age_by_gender = customer_data.groupby("gender")["age"].mean()
print(age_by_gender)
# Analyse des Kaufverhaltens nach Alter und Geschlecht
purchase_by_age_and_gender = customer_data.groupby(["age_range", "gender"])["purchase_amount"].mean()
print(purchase_by_age_and_gender)
# Visualisierung der Analyseergebnisse mit Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Diagramm der Anzahl der Kunden nach Geschlecht
gender_counts.plot(kind="bar")
plt.show()
# Diagramm des Durchschnittsalters der Kunden nach Geschlecht
age_by_gender.plot(kind="bar")
plt.show()
# Heatmap des Kaufverhaltens nach Alter und Geschlecht
purchase_by_age_and_gender.plot(kind="heatmap")
plt.show()
Das Skript beginnt damit, das Pandas-Modul zu importieren, das für die Verarbeitung von Daten in Tabellenform verwendet wird. Dann werden die Kundendaten aus einer CSV-Datei in einen Pandas DataFrame geladen.
Anschließend werden mehrere Analysen durchgeführt, indem die gruppierten Werte in dem DataFrame ausgewertet werden. Zunächst wird die Anzahl der Kunden nach Geschlecht gezählt und die Ergebnisse mit der value_counts-Methode ausgegeben. Dann wird das Durchschnittsalter der Kunden nach Geschlecht berechnet und die Ergebnisse mit der mean-Methode ausgegeben. Schließlich wird das Kaufverhalten nach Alter und Geschlecht analysiert und die durchschnittlichen Kaufbeträge nach Alter und Geschlecht mit der mean-Methode ausgegeben.
Zum Schluss werden die Analyseergebnisse mit Hilfe von Matplotlib visualisiert. Matplotlib ist eine Bibliothek zur Erstellung von Diagrammen und Plots in Python. Für jede Analyse wird ein entsprechendes Diagramm erstellt und angezeigt: Zunächst wird ein Balkendiagramm der Anzahl der Kunden nach Geschlecht erstellt, dann ein Balkendiagramm des Durchschnittsalters der Kunden nach Geschlecht und schließlich eine Heatmap des Kaufverhaltens nach Alter und Geschlecht.
Das Skript zeigt, wie man in Python Daten aus einer CSV-Datei einlesen und analysieren kann, um Informationen über das Kundenverhalten zu gewinnen. Es zeigt auch, wie man die Ergebnisse dieser Analysen visualisieren kann, um sie leichter verstehen und interpretieren zu können.