Data Science Academy - Python Fundamentos - Capítulo 7

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In [1]:

    
# Versão da Linguagem Python
from platform import python_version
print('Versão da Linguagem Python Usada Neste Jupyter Notebook:', python_version())









    



Versão da Linguagem Python Usada Neste Jupyter Notebook: 3.7.6

Missão: Analisar o Comportamento de Compra de Consumidores.

Nível de Dificuldade: Alto

Você recebeu a tarefa de analisar os dados de compras de um web site! Os dados estão no formato JSON e disponíveis junto com este notebook.

No site, cada usuário efetua login usando sua conta pessoal e pode adquirir produtos à medida que navega pela lista de produtos oferecidos. Cada produto possui um valor de venda. Dados de idade e sexo de cada usuário foram coletados e estão fornecidos no arquivo JSON.

Seu trabalho é entregar uma análise de comportamento de compra dos consumidores. Esse é um tipo de atividade comum realizado por Cientistas de Dados e o resultado deste trabalho pode ser usado, por exemplo, para alimentar um modelo de Machine Learning e fazer previsões sobre comportamentos futuros.

Mas nesta missão você vai analisar o comportamento de compra dos consumidores usando o pacote Pandas da linguagem Python e seu relatório final deve incluir cada um dos seguintes itens:

Contagem de Consumidores

Número total de consumidores

Análise Geral de Compras

Número de itens exclusivos
Preço médio de compra
Número total de compras
Rendimento total

Informações Demográficas Por Gênero

Porcentagem e contagem de compradores masculinos
Porcentagem e contagem de compradores do sexo feminino
Porcentagem e contagem de outros / não divulgados

Análise de Compras Por Gênero

Número de compras
Preço médio de compra
Valor Total de Compra
Compras for faixa etária

Identifique os 5 principais compradores pelo valor total de compra e, em seguida, liste (em uma tabela):

Login
Número de compras
Preço médio de compra
Valor Total de Compra
Itens mais populares

Identifique os 5 itens mais populares por contagem de compras e, em seguida, liste (em uma tabela):

ID do item
Nome do item
Número de compras
Preço do item
Valor Total de Compra
Itens mais lucrativos

Identifique os 5 itens mais lucrativos pelo valor total de compra e, em seguida, liste (em uma tabela):

ID do item
Nome do item
Número de compras
Preço do item
Valor Total de Compra

Como considerações finais:

Seu script deve funcionar para o conjunto de dados fornecido.
Você deve usar a Biblioteca Pandas e o Jupyter Notebook.



In [1]:

    
# Imports
import pandas as pd
import numpy as np



In [2]:

    
# Carrega o arquivo
load_file = "dados_compras.json"
purchase_file = pd.read_json(load_file, orient = "records")
purchase_file.head()









    Out[2]:







  
    
      
      Idade
      Item ID
      Login
      Nome do Item
      Sexo
      Valor
    
  
  
    
      0
      38
      165
      Aelalis34
      Bone Crushing Silver Skewer
      Masculino
      3.37
    
    
      1
      21
      119
      Eolo46
      Stormbringer, Dark Blade of Ending Misery
      Masculino
      2.32
    
    
      2
      34
      174
      Assastnya25
      Primitive Blade
      Masculino
      2.46
    
    
      3
      21
      92
      Pheusrical25
      Final Critic
      Masculino
      1.36
    
    
      4
      23
      63
      Aela59
      Stormfury Mace
      Masculino
      1.27

Informações Sobre os Consumidores



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução

Análise Geral de Compras



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução

Análise Demográfica



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução

Informações Demográficas Por Gênero



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução

Análise de Compras Por Gênero



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução

Consumidores Mais Populares (Top 5)



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução

Itens Mais Populares



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução

Itens Mais Lucrativos



In [ ]:

    
# Implemente aqui sua solução