互联网教育-用户分析案例（驱动力分析&学员画像）_怎样进行学生画像分析

互联网教育-用户数据驱动力分析及学员画像分层

摘要： 本文以年平均购买课程数为核心指标，清洗数据后使用Tableau对学员人口学特征及学习行为特征进行分析仪表盘地址。使用多元线性回归方程分析用户购买驱动力，结果发现高粘性用户_yes、最后上课日期数值越大，课平均作业提交数、年平均优秀学员数对结果影响显著，从课程开发阶段，课程进行阶段，课程结束后三个阶段结合用户生命周期进行分析，提出对应运营策略。使用Kmeans聚类得到5类用户，根据用户学习行为特点，总结用户痛点，在AARRR模型基础上从用户获取、老客召回、激活、留存、促活、变现、传播等角度分析，给出相应的运营策略建议。

背景：

某互联网教育公司营销部门希望对近几年的学员数据进行分析挖掘，以期更好的了解学员信息，并针对学员的特点针对性的采取措施，最终提高课程的购买量。

本文将对核心思路如下：

• 确定核心指标“年平均购买课程数”
• 搭建数据仪表盘，学员信息
• 核心指标驱动力分析：搭建回归方程，探索影响核心指标的驱动因素
• 学员画像分析：根据学员特征，对学员进行聚类，将用户分层，以便精细化运营

一、数据准备

1. 获取数据

将源数据《online_student_data.sql》导入MySQL中，数据来源于企业真实数据，为了脱敏，将隐去用户ID。用SQL查询语句对信息做初步整理。整理过程如下：结合《online_area_data.sql》和《online_province_data.sql》将地理信息匹配相应省份，并将地理信息整理为重点城市或区域列，整理规则为若省份或区域属于“北上广深杭”或“港澳台”，则在特征列中显示省份/地区名，若非则显示对应的区域信息。
对应的SQL语句如下

select distinct *
from(
select  a.*,
       case when a.`城市` not in  ('北京市','上海市','深圳市','广州市','杭州市','香港','澳门','台湾')  then c.区域 else a.`城市` end as 重点城市或区域
from online_student_data as a 
           LEFT JOIN online_province_data  as b on a.城市= b.地级市
           LEFT JOIN online_area_data  as c on c.省份=b.省) as a
where a.城市 is not null and a.城市=a.`重点城市或区域`;
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将整理后的数据保存为data_keypoint_cities.csv，使用pandas将数据导入jupyter
notebook中，使用data.info()查看数据基本信息，经过初步整理的数据见下表，总共11204条数据，15个字段。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'
%matplotlib inline
data = pd.read_csv('./data_keypoint_cities.csv',encoding='gbk')
data.head()
data.info()`
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2. 了解数据基本情况

为了快速理解数据，使用pandas_profilling查看每列数据分布特征。

 # 数据概览
import pandas_profiling
profile=pandas_profiling.ProfileReport(data,title='Pandas Profiling Report', html={'style': 'full_width':True}}, minimal=True)
profile
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根据上面的结果，我们对缺失值和每一列的数值分布已经有了初步的了解。日期字段的数据后续需要进行转换为时间格式，作业平均分、提交必做作业书和重点城市和区域具有缺失值，性别具有“未知”类，出生年有大量0值，也需要后续处理。

二、数据清洗

1. 查看是否含有缺失值

#数据清理-查看缺失值
# data.info()
print(data.isnull().sum())
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数值变量处理：将作业平均分的缺失值填充为0，将提交必做作业总数的空缺值填充为0，剔除城市和重点城市或区域不匹配的行（行数较少，认为删除不影响结果）。

#数据清理-处理缺失值
data['作业平均分']=data['作业平均分'].fillna(0)
data['提交必做作业总数']=data['提交必做作业总数'].fillna(0)
na_keys=data[data['重点城市或区域'].isnull()].index.tolist()
data = data.drop(na_keys,axis=0)#剔除城市和重点城市或区域不匹配的
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分类变量处理：使用透视表查看性别和出生年的类别分布，对出生年在0、2020年、2088年的行,用中位数填充。对性别为“未知”的数值随机选取性别进行填充。结果如下。

# 分类变量查看
# print(pd.pivot_table(data,index=[u'性别']))
# pd.pivot_table(data,index=[u'出生年']) #查看'出生年'数值分布
media_year = int(data['出生年'].median()) #查看表中'出生年'的数据类型为int型,计算中位数
data['出生年'].replace([0,2020,2088],media_year,inplace = True)
data['出生年'].replace([19920928,2147483647],media_year,inplace = True) #替换
# 对性别列进行替换，随机选取性别
list_re_sex = []
list_sex = data['性别'].values.tolist()
for i in list_sex:
    if i =='未知':        list_re_sex.append(pd.DataFrame(['男','女']).sample(n =1,replace 
=True,random_state=None).values[0][0])
    else:
        list_re_sex.append(i)
data['性别'] = list_re_sex
print(pd.pivot_table(data,index=[u'性别']))
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2. 查看是否含有异常值

在查看数据的缺失值之后，我们还需要根据特征之间存在的逻辑关系进行检查，查看是否存在异常值。依照逻辑，获得优秀学员次数 < 购买付费课数量，优秀比例应 <=1。

data['优秀比例'] = data['获得优秀学员的次数']/data['购买付费课数量']
abnomal_excellent_ratio_index = data[data['优秀比例']>1].index.tolist()
data = data.drop(abnomal_excellent_ratio_index,axis=0)#剔除不合逻辑的数据
# 因为发生除法，需要对数据再次进行检查，是否存在缺失值
data.isna().sum() # 发现有三个nan值，剔除
na_list = data[data.isna()['优秀比例']==True].index.tolist()
data.drop(na_list,axis=0,inplace = True)
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此外，依据逻辑，不应存在付费课程数为0，但提交过必做作业的学员。此时，付费课程数使用中位数填充。

median_num = data['购买付费课数量'].median()
data.loc[(data['购买付费课数量']==0)&(data['提交必做作业总数']>0),'购买付费课数量']=median_num
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3. 数据整理

由于很多分析的维度都是建立在时间上的，而我们通过图1-2中的数据类型结果，发现数据中的时间是字符串类型的，所以需要处理时间的类型，将其修改成datetime类型。

data['首次上课日期']=pd.to_datetime(data['首次上课日期'])
data['最后上课日期']=pd.to_datetime(data['最后上课日期'])
data['注册日期']=pd.to_datetime(data['注册日期'])
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为了更好地分析学员的学习行为，我们认为平均值能更好地反映出学生的上课质量。故将提交必做作业总数转化为课平均作业提交数，即平均作业提交数=提交必做作业总数/购买付费课数量；将获得优秀学员的次数转化为年平均优秀学员数，即年平均优秀学员数=获得优秀学员的次数/至今的年数。
为分析学员首次上课以来的学习积极性，将购买付费课数量转化为年平均购买付费课程数，即年平均购买付费课程数=购买付费课数量/至今的年数。
为了更明晰查看学员行业分布，将是否来自互联网行业作为一个新的特征，添加到源数据中。结果如下。

import datetime
from datetime import datetime
data['截止日期'] ='2020-03-20'
datediff = pd.to_datetime(data['截止日期'])-data['首次上课日期']
data['年平均购买付费课程数'] = 365*(data['购买付费课数量']/datediff.dt.days)
data['平均作业提交数'] = data['提交必做作业总数']/data['购买付费课数量']
data['年平均优秀学员数']= 365*(data['获得优秀学员的次数']/datediff.dt.days)
data.drop(['截止日期'],axis = 1,inplace = True)
data['是否为互联网行业'] = np.where(data['行业']=='互联网', 'yes','no')
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将处理好的数据保存在《user_data.csv》文件中。

data.to_csv('./user_data.csv',encoding = 'gbk')
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三、学员人口学特征及行为特征可视化分析

为了更好地了解到当前学员的基本信息，使用Tableau制作仪表盘探索学员数据分布。包括地域、行业、性别、年龄、工作年限等人口学特征，以及学员购买课程的行为特征。仪表盘如下。

对于整个仪表盘，可调节的参数有：

• 重点城市和区域
• 行业
• 性别
• 是否为互联网行业
• 工作年限

1. 学员基本信息

按城市统计学员数目，如下图的条形图所示。学员数最多的三个城市为北京市、上海市、深圳市。

根据学员所在行业和性别为分类依据，统计学员人数，可以看到互联网行业学员最多，其次为教育、IT、未毕业、金融，其中互联网行业的学员数占比超过50%。女学员的数量普遍比男学员数量多。说明不论是否已参加工作，女性进修的积极性普遍比男性高。

根据出生年统计学员的年龄分布，出生年范围在1980-2000年，对应年龄为20-40岁。主力学员为1990-1996年的学员，对应年龄为24-30岁，处于即将进入职场/初入职场阶段。表明年轻人在事业上升期有很强的动力来购买网课，提高自身技能。

根据工作年限划分学员，学员的工作年限范围在0-3年，其中0年工作经验的学员人数最多，占比为34.01%；2年工作经验的学员人数次多，占比为33.09%；3年工作经验的学员人数最少，占比为10%。

2. 学员购买付费课数量的行为特征

学员购买付费课数量范围在1-53之间，为了观察学员购买付费课数量的分布，绘制如下帕累托图。

由上图可知，购买总课程量80%的学员，购买课程数量为1-11，累计购买课程数量为30,393。按总购买量排序，前三依次为购买课程数量为1（人数为4809人，总购买量为4809，购买量占比12.74%，）、2（人数为1966人，总购买量为3932，累计占比23.16%），3（人数为1086人，总购买量为3258，累计占比31.8%）。
由数据可以看出，学员购买付费课程数不服从二八定律。即，购买付费课程数相对分散。这说明为了提升付费课程销售总量，不仅需要大量拉新，对老客户的维护，提高客户复购率也是非常重要的。
为了更好地帮助营销团队提升课程销售量，选择“年平均购买付费课程数”为主要指标，探索用户人口学特征和用户学习行为特征与“年平均购买付费课程数”的关联。选择“年购买付费课程数”表征学员学习积极性，“年平均优秀学员数”表征学员的学习质量。使用气泡图表征学员学习积极性和学习质量的地域分布，气泡大小由人数决定。

为了避免极端值的影响，选取中位数表征年购买付费课程数和年平均优秀学员数。年平均付费课程数的中位数为2.59，年平均优秀学员数的中位数为0.28。这样可以把学员分为四类，高质高量、低质低量、高质低量、低质高量。高质高量学员所在区域的典型是台湾、深圳；低质低量学员所在区域的典型是澳门和东北；高质低量学员所在区域的典型是香港；低质高量学员所在区域的典型是北京市。
此外，还可以通过对性别、所在行业、工作年限等参数的筛选，进一步观察数据分布。
附，仪表盘地址

四、“年平均购买付费课程数”的驱动力分析

为了提升公司的整体销量，除了大量拉新以外，我们还需要提高每个用户每年购买付费课程的数量，因此，我们选择“年平均购买付费课程数”作为核心指标，探索影响它的关键因素。
构建多元线性回归模型，是一个寻找核心指标驱动因素的通用方法。我们以“年平均购买付费课程数”为因变量，其他学员人口学特征以及学习行为特征作为自变量，通过构建多元线性回归模型，找到影响y值-“年平均付费课程数”的关键驱动因素。后期可以改变营销策略等方式影响特定的特征变量，从而使y值-“年平均付费课程数”显著增加，提升付费课程的总销售量。

1. 第一次多元线性回归

从《user_data.csv》读取数据，并将日期转换为数值型变量

lm_data = pd.read_csv('./user_data.csv', encoding='gbk')
lm_data.head(2)
import datetime as dt
from datetime import datetime
lm_data['首次上课日期']=pd.to_datetime(lm_data['首次上课日期']).map(dt.datetime.toordinal)
lm_data['最后上课日期']=pd.to_datetime(lm_data['最后上课日期']).map(dt.datetime.toordinal)
lm_data['注册日期']=pd.to_datetime(lm_data['注册日期']).map(dt.datetime.toordinal)
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切分自变量和因变量，75%的数据作为训练集，25%的数据作为测试集。

# 切分因变量和自变量 
X = lm_data.drop(['年平均购买付费课程数'],axis=1 )
y = lm_data.loc[:,['年平均购买付费课程数']] 

# 25%测试集,75%训练集
from  sklearn.model_selection import cross_val_score,train_test_split
#构建训练集和测试集
train_X,test_X,train_y,test_y= train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=4)
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使用线性回归，需要满足假设：变量服从正态分布，故使用概率密度图观察train_y值，从图中可知，train_y值呈现明显右偏（偏度为0.95）

# train_y值，明显右偏
sns.pairplot(train_y,diag_kind='kde',kind='reg')

# 计算偏度
train_y.skew()
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对因变量取对数，查看ln_train_y的分布，接近正态分布

# train_ln_y值接近正态分布
train_y['年平均购买付费课程数'] = np.log(train_y['年平均购买付费课程数'])
train_ln_y =  train_y.loc[:,['年平均购买付费课程数']]
sns.pairplot(train_ln_y,diag_kind='kde',kind='reg')
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对测试集进行相同取对数转换

test_y['年平均购买付费课程数'] = np.log(test_y['年平均购买付费课程数'])
# ln_y值接近正态分布
test_ln_y =  test_y.loc[:,['年平均购买付费课程数']]
sns.pairplot(test_ln_y,diag_kind='kde',kind='reg')
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使用箱型图查看数据的异常值分布，发现异常数据共48个，使用临界值替换异常值，其中右侧临界值为16.3，即年平均购买付费课程数大于16.3的的数值均替换为16.3。

特征变量的选取
特征变量的选取对回归效果有决定性的影响，如果特征变量与因变量的相关性不强，或者变量之前存在强相关性，则会严重影响回归结果。如果回归效果不好，则可以根据业务需要，重新选取/增加指标。
为了更好地关注一些不做分析就无法识别的特征，将一些批凭直觉就可以判断的，和“年平均付费课程数”指标相关性很大的特征：如“提交必做作业数量”、“获得优秀学员次数”替换为均值类指标，“平均作业提交数”、 “年平均优秀学员数”。此外为简化回归，删除“‘Unnamed: 0’,‘主键’,‘获得优秀学员的次数’,‘提交必做作业总数’,‘城市’,‘行业’,‘购买付费课数量’,‘性别’,‘重点城市或区域’,'是否为互联网行业’分类变量。

train_X = train_X.drop(['Unnamed: 0','主键','获得优秀学员的次数','提交必做作业总数','城市','行业','购买付费课数量','性别','重点城市或区域','是否为互联网行业'],axis =