20个互联网用户Python数据分析项目
这篇文章给大家整理了20个互联网用户数据分析的项目。所有收录的项目，进行了严格的筛选，标准有二：
1.有解说性文字，大家能知道每一步在干嘛，新手友好
2.数据集公开，保证大家可以在原文的基础上自行探索
更多有趣的项目，欢迎登录和鲸社区自己淘宝
【用户分层】汽车用户画像分析及多模型预测分类
对汽车用户画像进行分析，并采用KNN、决策树、随机森林等算法构建模型进行用户分类及预测
【数据分析必备技能】一文带你轻松掌握—AB测试
本文介绍了ABtest基本步骤，且以实例展示比例检验过程；并介绍了常见检验方法如t检验、z检验、非参检验、比例检验等及其适用条件。
电商用户画像标签（上）
基于一个月的淘宝用户行为，给用户打标签 此项目为上部，包含用户属性标签和用户行为标签
电商用户画像标签（下）
包括用户个性化标签、用户偏好标签、群体偏好标签，涉及到TF-IDF算法、余弦相似度算法
淘宝用户行为分析
随着互联网与电商平台的发展，网上购物正成为国内消费者购物的重要方式。在重要的电商平台淘宝中，用户通过浏览商品详情页、收藏、加购或直接购买等方式来进行网上购物。通过对用户行为进行分析，探索用户流量在时间、流程等维度的规律，分析用户的购买量分布、留存率、价值分层，了解受欢迎的商品和商品类别现状，就可以结合店铺的相关营销策略，实现更加精细化的运营，进而服务于业务增长。
游戏APP用户行为统计分析
某游戏APP示例数据，对用户从下载安装到激活注册的数据进行统计分析
教育平台线上课程用户行为分析（含数据可视化处理）
教育平台的线上课程智能推荐策略——此数据集与题目来自于2020年泰迪杯个人技能赛，为某线上平台真实数据
CDnow的用户消费行为数据分析报告-RFM模型
本分析报告篇幅较长,干货满满,逻辑清晰,需要花大概十五分钟时间仔细阅读,非常适合用于类似线上产品的用户行为消费分析,比如某网站付费产品等!
抖音用户浏览行为数据分析与挖掘
浏览数据的用户、作者、作品特征提取，特征数据分析、聚类，以及浏览行为是否点赞的二分类预测
快手APP大学生用户分析
对社区中快手APP大学生用户分析数据简单分析（关键词：数据分析、数据可视化、漏斗分析）
【移动App用户行为分析】以探探为例
本文主要展示了一种对模糊数据处理和分析的思路，以某个具体的App为切入点，揣摩用户心理与特征，同时借助了一些外部公开的数据和资料来验证假设。
关于支付宝用户交易行为数据的探索
提供可视化分析数据,提供用户相似度训练机器学习
【亚马逊用户】数据探索
关于亚马逊用户画像分析的探索，亚马逊公司已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业。
关于京东消费行为分析：用户标签及剪辑的探索
关于京东消费行为分析：品牌/类别销量情况
260万用户大型家电和电子产品购买分析
2020年4月至2020年11月从大型家用电器和电子产品在线商店购买的数据
从用户增长角度进行电商数据分析
从用户增长的角度，分析了店铺拉新的问题，对用户的生命周期、成长体系进行了定义，对电商的用户运营有比较好的指导意义。
小红书卖货实力与用户分析
假设用户购买金额（revenue）为因变量， 其它六个变量为自变量， 探寻不同特征的人群对总购买金额的贡献大小， 帮助企业定位消费人群并在营销推广等方面做出更好决策。 综合所有变量建立多线性数据模型并分析数据模型的准确性。 准确的数据模型能够帮助预测用户下单金额。
携程用户预定房型预测
对基本特征进行描述性分析；根据在用户的历史信息，挖掘出用户对于某些房型的偏好
棋牌游戏用户流失预测
预测自然流失用户，并将即将流失的用户的特点与筛选规则提交给运营部门
阿里巴巴集团服务类商品用户行为和品类分析
商品子集都是偏服务类的商品，涵盖阿里巴巴集团十个主要的商品大类，例如汽车售后服务、摄影服务、餐饮、电影等，其特色是线上购买、线下服务
黑五消费者用户画像
对数据集中五十多万条黑五消费记录进行分析，获得消费过的用户的用户画像