《基于Python的客户回购洞察分析与推荐系统建模》
项目背景&需求
基于客户回购数据的数据科学洞察分析；我们有三个表格，分别对应于关键客户的基本信息、这些客户重新购买的汽车信息以及来自呼叫中心的服务请求。这个项目的目标是通过分析这些数据，获得有关客户回购行为的数据科学洞察，以便制定更有效的市场策略和提高客户满意度。
项目目标
通过对关键客户的基本信息、重新购买汽车的记录以及服务请求的分析，我们的目标是：
综合使用 Python 各个数据分析模块，发现客户回购的趋势和模式。
利用机器学习模型识别影响客户回购的关键因素，并对客户可能复购的车型进行推荐
项目步骤
数据清理和整合
对三个表格进行数据清理，处理任何缺失值和异常值。
整合三个表格，以建立全面的客户数据集。
探索性数据分析（EDA）
分析关键客户的基本信息，包括年龄、性别、地理位置等。
研究重新购买汽车的模式，例如品牌偏好、购车间隔等。
制作可视化图表，总结数据科学洞察和对策建议。
模型建立和预测
识别影响客户回购的关键因素
建立客户回购的预测模型，以识别潜在的回购趋势。
风险和挑战
数据质量问题可能影响洞察的准确性。
数据隐私和合规性问题需要得到妥善处理。
数据内容
关于车主
该数据集包含 3955 条记录，共 27 个字段，每一条记录代表一个车主的基本信息。以下是对每个字段的简要介绍：
车主 id （车主 ID）: 车主的唯一标识符，数据类型为字符串。
姓名 （姓名）: 车主的姓名，数据类型为字符串。
姓名拼音 （姓名拼音）: 车主姓名的拼音表示，数据类型为字符串。
英文名称 （英文名称）: 车主的英文名称，数据类型为字符串。
性别 （性别）: 车主的性别，数据类型为字符串。
生日 （生日）: 车主的生日，数据类型为日期时间。
婚姻状态 （婚姻状态）: 车主的婚姻状况，数据类型为浮点数，无非空值。
教育程度 （教育程度）: 车主的教育水平，数据类型为字符串。
职业大类 （职业大类）: 车主的职业大类，数据类型为浮点数，无非空值。
职业小类 （职业小类）: 车主的职业小类，数据类型为浮点数，无非空值。
职位 （职位）: 车主的职位，数据类型为字符串。
行业 （行业）: 车主所在行业，数据类型为字符串。
兴趣爱好 （兴趣爱好）: 车主的兴趣爱好，数据类型为字符串，只有 3 个非空值。
家庭年收入 （家庭年收入）: 车主家庭的年收入，数据类型为字符串。
家庭成员人数 （家庭成员人数）: 车主家庭成员的人数，数据类型为字符串。
计划考驾照的时间 （计划考驾照的时间）: 计划考取驾照的时间，数据类型为浮点数，无非空值。
是否拥有驾照 （是否拥有驾照）: 车主是否拥有驾照，数据类型为字符串。
取得驾照年月 （取得驾照年月）: 取得驾照的年月，数据类型为日期时间，只有 2 个非空值。
是否大客户 （是否大客户）: 车主是否为大客户，数据类型为字符串，只有 30 个非空值。
是否 VIP 客户 （是否 VIP 客户）: 是否为 VIP 客户，数据类型为浮点数，无非空值。
手机 （手机）: 车主的手机号码，数据类型为浮点数。
区号 （区号）: 车主的区号，数据类型为浮点数，只有 205 个非空值。
分机 （分机）: 车主的分机号，数据类型为浮点数，只有 2 个非空值。
省份 （省份）: 车主所在省份，数据类型为字符串。
城市 （城市）: 车主所在城市，数据类型为字符串。
地址区 （地址区）: 车主所在地区，数据类型为字符串。
邮编 （邮编）: 车主的邮政编码，数据类型为字符串。
数据类型概要：
字符串 （object）: 17 个字段
日期时间 （datetime64）: 2 个字段
浮点数 （float64）: 8 个字段
数据缺失情况：
生日字段有一半的数据是缺失的。
婚姻状态、职业大类、职业小类等字段全部为缺失。
有些字段只有极少量的非空值，如兴趣爱好、是否大客户等。
数据质量问题：
数据中存在一些异常的浮点数值。
手机号、区号、分机等字段应为字符串类型，但当前为浮点数。
关于车辆
该数据集包含 7978 条记录，共 11 个字段，每一条记录代表一个车主重新购买汽车的相关信息。以下是对每个字段的简要介绍：
车主 ID （车主 ID）: 车主的唯一标识符，数据类型为字符串。
VVIN （VVIN）: 车辆识别号码，数据类型为字符串。
市场车型 （市场车型）: 车型在市场上的类型，数据类型为字符串。
车型 （车型）: 车主重新购买的汽车型号，数据类型为字符串。
购买日期 （购买日期）: 车主重新购买汽车的日期，数据类型为日期时间。
开票价格 （开票价格）: 车主重新购买汽车时的开票价格，数据类型为浮点数。
ASSET_REF_EXPR （ASSET_REF_EXPR）: 资产参考表达式，数据类型为字符串。
OU_NAME （OU_NAME）: 购买汽车的组织单位名称，数据类型为字符串。
OU_ABREV （OU_ABREV）: 购买汽车的组织单位简称，数据类型为字符串。
OU_CITY （OU_CITY）: 购买汽车的组织单位所在城市，数据类型为字符串。
OU_COUNTY （OU_COUNTY）: 购买汽车的组织单位所在县区，数据类型为字符串。
数据类型概要：
字符串 （object）: 9 个字段
日期时间 （datetime64）: 1 个字段
浮点数 （float64）: 1 个字段
数据缺失情况：
VVIN、市场车型、车型、购买日期等字段存在一些缺失值。
数据质量问题：
开票价格字段为浮点数，可能需要进行数据清理和异常值处理。
以上是对重新购买汽车数据集的初步介绍，进一步的分析将有助于深入理解客户的重新购车行为和市场趋势。
关于工单
该数据集包含 1447 条记录，共 57 个字段，每一条记录代表一个关键客户从呼叫中心获得的服务请求信息。以下是对每个字段的简要介绍：
车主 ID （车主 ID）: 车主的唯一标识符，数据类型为字符串。
服务品牌 （服务品牌）: 服务请求所涉及的汽车品牌，数据类型为字符串。
服务工单编号 （服务工单编号）: 服务工单的唯一标识符，数据类型为字符串。
关联工单号 （关联工单号）: 关联的其他工单编号，数据类型为字符串，有 55 个非空值。
工单状态 （工单状态）: 服务工单的状态，数据类型为字符串。
性质分类 （性质分类）: 服务请求的性质分类，数据类型为字符串。
业务分类 （业务分类）: 服务请求的业务分类，数据类型为字符串。
工单产生类型 （工单产生类型）: 服务工单产生的类型，数据类型为字符串。
工单一级分类 （工单一级分类）: 服务工单的一级分类，数据类型为字符串，有 1438 个非空值。
工单二级分类 （工单二级分类）: 服务工单的二级分类，数据类型为字符串，有 290 个非空值。
工单三级分类 （工单三级分类）: 服务工单的三级分类，数据类型为字符串，有 119 个非空值。
工单来源 （工单来源）: 服务工单的来源，数据类型为字符串。
工单创建日期 （工单创建日期）: 服务工单的创建日期，数据类型为日期时间。
年 （年）: 服务工单创建的年份，数据类型为整数。
月 （月）: 服务工单创建的月份，数据类型为整数。
工单来电描述 （工单来电描述）: 客户来电时提供的服务工单描述，数据类型为字符串，有 1446 个非空值。
工单处理层面 （工单处理层面）: 服务工单处理的层面，数据类型为字符串，有 286 个非空值。
处理部门 （处理部门）: 处理服务工单的部门，数据类型为字符串，有 287 个非空值。
省份 （省份）: 服务工单所在省份，数据类型为字符串，有 1364 个非空值。
车型大类 （车型大类）: 服务工单所涉及汽车的大类别，数据类型为字符串，有 1282 个非空值。
车型 （车型）: 服务工单所涉及汽车的具体型号，数据类型为字符串，有 1285 个非空值。
车型 6 位码 （车型 6 位码）: 服务工单所涉及汽车的 6 位编码，数据类型为字符串，有 1285 个非空值。
车色 （车色）: 服务工单所涉及汽车的颜色，数据类型为字符串，有 241 个非空值。
购车时间 （购车时间）: 购车的时间，数据类型为日期时间，有 1285 个非空值。
车辆 VIN 码 （车辆 VIN 码）: 汽车的 VIN 码，数据类型为字符串，有 1262 个非空值。
行驶里程 （行驶里程）: 汽车的行驶里程，数据类型为浮点数，有 851 个非空值。
涉及机构类型 （涉及机构类型）: 涉及的机构类型，数据类型为字符串，有 289 个非空值。
涉及机构代码 （涉及机构代码）: 涉及的机构代码，数据类型为浮点数，有 289 个非空值。
涉及机构名称 （涉及机构名称）: 涉及的机构名称，数据类型为字符串，有 289 个非空值。
所属分销中心 （所属分销中心）: 服务工单所属的分销中心，数据类型为字符串，有 288 个非空值。
当前处理人 （当前处理人）: 当前处理服务工单的人员，数据类型为字符串，有 1060 个非空值。
当前处理机构 （当前处理机构）: 当前处理服务工单的机构，数据类型为字符串，有 287 个非空值。
当前处理经销商 （当前处理经销商）: 当前处理服务工单的经销商，数据类型为字符串，有 264 个非空值。
上次处理人工号 （上次处理人工号）: 上次处理服务工单的人员工号，数据类型为字符串，有 286 个非空值。
当前处理人工号 （当前处理人工号）: 当前处理服务工单的人员工号，数据类型为字符串，有 1060 个非空值。
故障产品分类 （故障产品分类）: 服务工单的故障产品分类，数据类型为字符串，有 96 个非空值。
工单实际响应时间 （工单实际响应时间）: 服务工单的实际响应时间，数据类型为日期时间，有 294 个非空值。
工单实际完成时间 （工单实际完成时间）: 服务工单的实际完成时间，数据类型为日期时间，有 1417 个非空值。
是否及时响应 （是否及时响应）: 服务工单是否及时响应，数据类型为字符串。
是否及时完成 （是否及时完成）: 服务工单是否及时完成，数据类型为字符串。
是否一次解决 （是否一次解决）: 服务工单是否一次解决，数据类型为字符串。
是否记录投诉次数 （是否记录投诉次数）: 是否记录投诉次数，数据类型为字符串。
是否重大事故 （是否重大事故）: 服务工单是否涉及重大事故，数据类型为字符串。
操作历史当前操作部门 （操作历史当前操作部门）: 操作历史记录中当前操作的部门，数据类型为字符串，有 1444 个非空值。
操作历史当前操作人 （操作历史当前操作人）: 操作历史记录中当前操作的人员，数据类型为字符串，有 1447 个非空值。
操作历史当前操作时间 （操作历史当前操作时间）: 操作历史记录中当前操作的时间，数据类型为日期时间，有 1447 个非空值。
操作历史操作类型 （操作历史操作类型）: 操作历史记录中的操作类型，数据类型为字符串，有 885 个非空值。
系统登陆用户名 （系统登陆用户名）: 系统登陆的用户名，数据类型为字符串。
姓名 （姓名）: 车主姓名，数据类型为字符串。
是否媒体工单 （是否媒体工单）: 服务工单是否属于媒体工单，数据类型为字符串。
媒体类别一级 （媒体类别一级）: 媒体工单的一级类别，数据类型为字符串，有 12 个非空值。
媒体类别二级 （媒体类别二级）: 媒体工单的二级类别，数据类型为字符串，有 12 个非空值。
媒体名称 （媒体名称）: 媒体工单的名称，数据类型为字符串，有 12 个非空值。
是否与召回有关 （是否与召回有关）: 服务工单是否与汽车召回有关，数据类型为字符串。
是否普遍问题 （是否普遍问题）: 服务工单是否属于普遍问题，数据类型为字符串。
最后一次操作内容 （最后一次操作内容）: 最后一次操作的具体内容，数据类型为字符串，有 398 个非空值。
用户咨询内容 （用户咨询内容）: 用户咨询的具体内容，数据类型为字符串，有 48 个非空值。
数据类型概要：
字符串 （object）: 48 个字段
日期时间 （datetime64）: 5 个字段
浮点数 （float64）: 2 个字段
整数 （int64）: 2 个字段
数据缺失情况：
多个字段存在缺失值，如关联工单号、工单二级分类、工单三级分类、车色、行驶里程等。
数据质量问题：
数据中存在一些异常的浮点数值。
字符串字段中可能需要进行异常值处理。
数据处理&分析
推荐系统
