Este é um projeto idealizado durante o curso de ciencia de dados | EBAC.
Neste projeto vamos usar a base online shoppers purchase intention de Sakar, C.O., Polat, S.O., Katircioglu, M. et al. Neural Comput & Applic (2018). Web Link.
A base trata de registros de 12.330 sessões de acesso a páginas, cada sessão sendo de um único usuário em um período de 12 meses, para posteriormente estudarmos a relação entre o design da página e o perfil do cliente - "Será que clientes com comportamento de navegação diferentes possuem propensão a compra diferente?"
Nosso objetivo é tentar agrupar os clientes conforme seu comportamento de navegação entre páginas administrativas, informativas e de produtos.
As variáveis estão descritas abaixo (em tradução livre do link indicado).
Por este motivo, o escopo desta análise estará fechado as variáveis referentes a quantidade e tempo de acesso por tipo de página, atributos que falam mais do comportamento de navegação do cliente e de temporalidade como época do ano (informações da data, como a proximidade a uma data especial, fim de semana e o mês).
| Variavel | Descrição |
|---|---|
| Administrative | Quantidade de acessos em páginas administrativas |
| Administrative_Duration | Tempo de acesso em páginas administrativas |
| Informational | Quantidade de acessos em páginas informativas |
| Informational_Duration | Tempo de acesso em páginas informativas |
| ProductRelated | Quantidade de acessos em páginas de produtos |
| ProductRelated_Duration | Tempo de acesso em páginas de produtos |
| BounceRates | *Percentual de visitantes que entram no site e saem sem acionar outros requests durante a sessão |
| ExitRates | * Soma de vezes que a página é visualizada por último em uma sessão dividido pelo total de visualizações |
| PageValues | * Representa o valor médio de uma página da Web que um usuário visitou antes de concluir uma transação de comércio eletrônico |
| SpecialDay | Indica a proximidade a uma data festiva (dia das mães etc) |
| Month | Mês |
| OperatingSystems | Sistema operacional do visitante |
| Browser | Browser do visitante |
| Region | Região |
| TrafficType | Tipo de tráfego |
| VisitorType | Tipo de visitante: novo ou recorrente |
| Weekend | Indica final de semana |
| Revenue | Indica se houve compra ou não |
* variávels calculadas pelo google analytics
Você pode conferir o aplicativo aqui.
Toda a documentação do desenvolvimento deste projeto esta disponibilizada em Neste notebook.
É possível que você encontre lentidão na aplicação principalmente durante a geração do agrupamento, por se tratar de um algoritmo de cluster para diversos tipos de variaveis(númericas e categoricagas) o algoritmo demora certa de 10 segundos para processar todas as informações.
Sandra Lin Costa @SandraLin
- 0.3
- Modificações no readme e inclusão de icones de páginas.
- 0.2
- Deploy no streamlit community cloud.
- 0.1
- Primeira versão.
Livre