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1、研究背景

  基于Python与spark大数据的护肤品市场用户行为分析与可视化平台的主要开发目的是通过整合和分析护肤品店铺的运营数据，为店铺管理者提供一个直观、全面的数据分析平台。系统利用大数据技术，如Spark和Hadoop，对用户增长趋势、用户价值分布、畅销品类、用户地域分布等关键指标进行实时监控和分析。通过Vue和Echarts等前端技术，将复杂的数据以图表的形式直观展示，帮助管理者快速把握运营状况，识别潜在问题和机会。此外，系统还支持用户画像分析、会员等级分布等功能，为精准营销和个性化服务提供数据支持，从而提升店铺的整体运营效率和市场竞争力。

2、研究目的和意义

  开发基于Python与spark大数据的护肤品市场用户行为分析与可视化平台具有重要的现实意义，它能够帮助店铺管理者从海量数据中提取有价值的信息，实现数据驱动的决策，提高运营效率和效果。通过用户画像分析和会员等级分布等功能，系统能够为店铺提供精准的用户洞察，支持个性化营销和服务，增强用户粘性和忠诚度。系统还能够通过分析用户增长趋势和地域分布，帮助店铺优化市场布局和资源配置，实现更广泛的市场覆盖和更高效的市场拓展。总之该系统的开发和应用，不仅能够提升护肤品店铺的竞争力，还能够推动整个行业的数字化转型和创新发展。

3、系统研究内容

  基于Python与spark大数据的护肤品市场用户行为分析与可视化平台的核心开发内容包括用户增长趋势分析、用户价值分布分析、畅销品类分析、用户地域分布分析、用户年龄构成分析、用户性别比例分析、用户会员等级分布分析、用户激活状态分析、核心引流渠道分析、渠道用户消费能力对比、渠道用户激活率对比、优惠券使用效果分析等。系统通过整合和分析这些关键指标，为店铺管理者提供一个全面的数据分析平台。用户增长趋势分析模块帮助管理者了解新用户增长情况，用户价值分布分析模块帮助识别不同价值的用户群体，畅销品类分析模块支持优化产品结构，用户地域分布分析模块指导市场拓展策略。系统还提供用户画像分析、会员等级分布等功能，支持精准营销和个性化服务，从而全面提升店铺的运营效率和市场竞争力。

4、系统页面设计

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5、参考文献

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[2]董彪.化妆品个性化服务智能系统的应用与监管[C]//中国抗衰老促进会化妆品产业分会,CBE杭州国际美容博览会,中国科教电影电视协会教育委员会,北京国妆科创自然科学研究院.第二届中国抗衰老化妆品学术论坛论文集.北京工商大学法学院;,2024:89-93.DOI:10.26914/c.cnkihy.2024.044200.
[3]阮阳阳. 全生命周期数字化开拓美妆检验检测新赛道[J].信息化建设,2023,(07):57-58.
[4]龚思瑜.利用大数据技术的B化妆品公司电商供应链成本控制研究[D].南京信息工程大学,2023.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2023.001183.
[5]薛贝蓓.数字化转型对日化企业价值创造的影响研究[D].北方工业大学,2023.DOI:10.26926/d.cnki.gbfgu.2023.000385.
[6]代朦朦.CS公司美妆数据追踪业务的营销策略研究[D].上海财经大学,2022.DOI:10.27296/d.cnki.gshcu.2022.002903.
[7]黄楠,闵圣捷,方波,等. 基于数据挖掘的网售儿童化妆品整体概况及安全性分析[J].中国医药导刊,2022,24(08):775-781.
[8]马爱依.用于女性护肤数据采集的APP设计研究[D].北方工业大学,2022.DOI:10.26926/d.cnki.gbfgu.2022.000525.
[9]翁梦雪.基于多社交平台美妆品牌文本数据的消费者评价分析[D].上海财经大学,2021.DOI:10.27296/d.cnki.gshcu.2021.001773.
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[11]杨梅.基于淘宝化妆品推荐的女大学生信息采纳行为研究[D].河北大学,2021.DOI:10.27103/d.cnki.ghebu.2021.001355.
[12]王彬菁. 互联网+背景下利用数据分析技术解决共享美妆经济问题的研究[J].信息通信,2020,(05):132-134.
[13]于树科,陈炜,梁爽,等. 基于STM32G4的物联网美妆收纳盒的设计[J].物联网技术,2020,10(03):76-78.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2020.03.022.
[14]潘珍妮,沈晓洁,朱晓武. 新电商法监管下美妆海外代购数据管理系统分析[J].管理观察,2019,(30):61-63.
[15]郭卉.化妆品“数字店铺”的展区设计研究[D].天津工业大学,2019.DOI:10.27357/d.cnki.gtgyu.2019.000262.
[16]赵文路,朱丽杰,许珈齐,等. 网页浏览的数据分析在淘宝化妆品零售业中的应用[J].中国新通信,2018,20(12):165.
[17]周祁.艾兔商贸美容化妆品管理系统研究与分析[D].云南大学,2017.
[18]邝岳威.国产非特殊用途化妆品备案信息管理系统的研究与分析[D].云南大学,2018.
[19]潘华.基于大数据分析地县市场化妆品品牌影响力提升研究[D].河南工业大学,2017.
[20]叶芸芸.罗麦科技温州分公司仙肤莱化妆品销售管理系统的研究与分析[D].云南大学,2016.

6、核心代码

# 数据加载模块
def load_data(file_path):"""加载数据集:param file_path: 数据文件路径:return: DataFrame格式的数据"""return pd.read_csv(file_path)# 数据预处理模块
def preprocess_data(data):"""数据预处理，包括处理缺失值、标准化等:param data: DataFrame格式的数据:return: 预处理后的数据"""# 处理缺失值data.fillna(method='ffill', inplace=True)# 标准化特征scaler = StandardScaler()features = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])data[features.columns] = scaler.fit_transform(features)return data# 用户增长趋势分析模块
def analyze_user_growth(data):"""分析用户增长趋势:param data: DataFrame格式的数据:return: 用户增长趋势图"""# 计算每月新增用户数user_growth = data['date'].value_counts().sort_index()# 绘制用户增长趋势图plt.figure(figsize=(10, 6))user_growth.plot(kind='line')plt.title('User Growth Trend')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('New Users')plt.show()# 用户价值分布分析模块
def analyze_user_value(data):"""分析用户价值分布:param data: DataFrame格式的数据:return: 用户价值分布图"""# 计算用户价值data['user_value'] = np.where(data['total_spent'] > 1000, 'High Value', np.where(data['total_spent'] > 500, 'Medium Value', 'Low Value'))# 绘制用户价值分布图plt.figure(figsize=(8, 6))sns.countplot(x='user_value', data=data)plt.title('User Value Distribution')plt.xlabel('User Value')plt.ylabel('Count')plt.show()# 用户地域分布分析模块
def analyze_user_geography(data):"""分析用户地域分布:param data: DataFrame格式的数据:return: 用户地域分布图"""# 绘制用户地域分布图plt.figure(figsize=(10, 6))sns.geplot(data, x='longitude', y='latitude', hue='region', sizes=(100, 200))plt.title('User Geography Distribution')plt.xlabel('Longitude')plt.ylabel('Latitude')plt.show()# 用户画像分析模块
def analyze_user_profile(data):"""分析用户画像:param data: DataFrame格式的数据:return: 用户画像分析结果"""# 聚类分析用户画像kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)data['cluster'] = kmeans.fit_predict(data[['age', 'gender', 'total_spent']])# 绘制聚类结果plt.figure(figsize=(8, 6))sns.countplot(x='cluster', data=data)plt.title('User Profile Clustering')plt.xlabel('Cluster')plt.ylabel('Count')plt.show()# 主函数
def main():# 加载数据data = load_data('user_data.csv')# 数据预处理data = preprocess_data(data)# 用户增长趋势分析analyze_user_growth(data)# 用户价值分布分析analyze_user_value(data)# 用户地域分布分析analyze_user_geography(data)# 用户画像分析analyze_user_profile(data)if __name__ == "__main__":main()

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