TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ------------------------- 📖 ------------------------- ĐỀ TÀI PHÂN TÍCH DỮ LIỆU MUA SẮM ĐỒ ÁN MÔN: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Giảng viên hướng dẫn: Thầy Phan Thành Huấn Mã lớp học phần : DCT1211 Sinh viên thực hiện : 3122410413 – Đỗ Hoàng Tin TP Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2024 NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ CỦA GIẢNG VIÊN. Thành Phố Hồ Chí Minh, Ngày Tháng 12 Năm pg. 2 2024 Giảng Viên Phan Thành Huấn Lời cảm ơn Những bài học thầy cô giảng dạy cho chúng em đã đóng góp một phần không nhỏ giúp cho đồ án của chúng em đạt được kết quả tốt đẹp, cho phép chúng em bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến quý thầy cô. Trước hết chúng em xin gửi đến quý thầy cô Khoa Công Nghệ Thông Tin nói riêng và thầy cô Trường Đại Học Sài Gòn nói chung lời chào trân trọng, lời chúc sức khỏe, lời cảm ơn sâu sắc nhất.
Với sự quan tâm, giảng dạy và truyền đạt những kiến thức một cách tận tình và bổ ích suốt thời gian học kỳ vừa rồi, giúp chúng em có thêm nhiều kiến thức và hiểu rõ hơn về vấn đề mình nghiên cứu, đến nay chúng em đã hoàn thành đề tài báo cáo môn Phân tích dữ liệu. Đặc biệt chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến đến thầy Phan Thành Huấn đã tạo điều kiện thuận lợi nhất cho chúng em hoàn thành tốt đồ án này trong thời gian qua. Với kinh nghiệm còn hạn chế, đồ án sẽ không thể thiếu những thiếu sót. Chúng em rất mong nhận được sự chỉ bảo, đóng góp ý kiến của các thầy cô, để chúng em có thể bổ sung, nâng cao kinh nghiệm và kỹ năng của bản thân để phục vụ cho công việc thực tế sau này.
Chúng em xin chân thành cảm ơn! pg. 4 Bảng phân công công việc Thành viên - MSSV Công việc Phần trăm - Tìm tập dữ liệu - Viết báo cáo Word - Làm PowerPoint - Phân tích mối Đỗ Hoàng Tin - quan hệ giữa thu 3122410413 nhập và chi tiêu trung bình 100% - Phân tích mối quan hệ giữa Mức độ hài lòng và chi tiêu trung bình - Tiền xử lí dữ liệu Mục Lục pg. TỔNG QUAN VỀ ĐỒ ÁN. Lý do chọn đề tài.
Thông tin về dữ liệu. TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU. Kiểm tra dữ liệu không hợp lệ. Chuẩn hóa dữ liệu.
PHÂN TÍCH ĐƠN BIẾN. Phân tích đối tượng khách hàng.1 Phân tích khách hàng dựa trên giới tính. Phân tích độ tuổi mua hàng. Phân tích điểm đánh giá.
Mức độ hài lòng với sản phẩm. Mức độ quan tâm tới mã giảm giá. Số lượng sản phẩm bán được ở các khu vực.3 Phân tích hành vi thanh toán. Phân tích sự ưa chuộng của các phương thức thanh toán.
Tìm hiểu sự lựa chọn kênh mua sắm. PHÂN TÍCH ĐA BIẾN. Khách hàng nam. Phân tích mối quan hệ giữa Thu nhập - Chi tiêu trung bình.
Phân tích mối quan hệ giữa Mức độ hài lòng tổng thể - Chi tiêu trung bình. Khách hàng nữ. Phân tích mối quan hệ giữa Thu nhập- Chi tiêu trung bình. Phân tích mối quan hệ giữa Mức độ hài lòng tổng thể - Chi tiêu trung.
Sử dụng Polynomial Regression dự đoán kết quả trung bình chi tiêu theo thu nhập. Kết quả đạt được. Hướng phát triển. TỔNG QUAN VỀ ĐỒ ÁN 1.
Lý do chọn đề tài Hành vi mua sắm của khách hàng là một chủ đề quan trọng và được các doanh nghiệp quan tâm rộng rãi, đóng vai trò lớn trong việc định hướng các chiến lược kinh doanh và quảng bá sản phẩm. Hiểu rõ thói quen và xu hướng tiêu dùng giúp doanh nghiệp có thể tối ưu hóa các quyết định về marketing, quản lý tồn kho và dịch vụ khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Nghiên cứu về các yếu tố tác động đến hành vi mua sắm của khách hàng là một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp dự đoán và đáp ứng kịp thời với sự thay đổi trong xu hướng mua sắm. Điều này hỗ trợ doanh nghiệp không chỉ nâng cao hiệu quả tiếp thị mà còn tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
Với nhận thức về tầm quan trọng của vấn đề này, em chọn thực hiện đề tài “Phân tích dữ liệu mua sắm” để nghiên cứu và xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng. Qua đề tài này, chúng em kỳ vọng mang lại một góc nhìn mới mẻ và có giá trị về thói quen mua sắm của người tiêu dùng. Mục tiêu đồ án Mục tiêu của đồ án này là phân tích dữ liệu mua sắm để hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Thông qua việc khai thác và trực quan hóa dữ liệu, đồ án hướng đến việc xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, như loại sản phẩm ưa thích, tần suất mua sắm, và tác động của các chương trình khuyến mãi.
Kết quả phân tích sẽ cung cấp cơ sở để doanh nghiệp xây dựng các chiến lược kinh doanh tối ưu, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường hiệu quả hoạt động. Đồng thời, đồ án cũng nhằm thực hành áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại trong việc giải quyết vấn đề thực tế. Thông tin về dữ liệu Tập dữ liệu customers_survey được lấy từ trang web https://www. Dữ liệu này cho biết các thông tin chi tiết về xu hướng mua sắm của khách hàng.
Tập dữ liệu bao gồm 200 dòng, 17 cột dữ liệu: Age: Tuổi của khách hàng. Gender: Giới tính của khách hàng. Income: Thu nhập hàng năm của khách hàng. Household_Size: Kích thước hộ gia đình, tức là số lượng người trong hộ gia đình.
Overall_Satisfaction: Mức độ hài lòng tổng thể của khách hàng (thang điểm 1-5). Average_Spend: Chi tiêu trung bình. Education_Level: Trình độ giáo dục của khách hàng (ví dụ: Trung học, Đại học, Sau đại học). Employment_Status: Tình trạng việc làm của khách hàng.
Marital_Status: Tình trạng hôn nhân của khách hàng. Location: Nơi ở của khách hàng. Shopping_Frequency: Tần suất mua sắm của khách hàng. Product_Preferences: Sở thích sản phẩm của khách hàng.
Shopping_Channels: Kênh mua sắm mà khách hàng sử dụng. Payment_Methods: Phương thức thanh toán của khách hàng. 9 Product_Quality_Importance: Độ quan trọng của chất lượng sản phẩm đối với khách hàng (thang điểm 1-5). Promotions_Discounts_Interest: Mức độ quan tâm đến khuyến mãi và giảm giá (thang điểm 1-5).
Product_Satisfaction: Mức độ hài lòng với sản phẩm mà khách hàng đã mua (thang điểm 1-5). Thông tin tổng quan về tập dữ liệu 5 dòng đầu của tập dữ liệu Bảng mô tả dữ liệu pg. 10 STT Thuộc tính Kiểu dữ liệu Mô tả 1 Age Int Tuổi 2 Gender string Giới tính (Nam/Nữ) 3 Income float Thu nhập hàng tháng 4 Household Size Int Kích thước hộ gia đình 5 Average Spend float Chi tiêu trung bình hàng tháng của khách hàng 6 Overall_Satisfaction Int Mức độ hài lòng tổng thể 7 Education_Level string Trình độ giáo dục 8 Employment Status string Tình trạng việc làm 9 Marital_Status string Tình trạng hôn nhân 10 Location string Vị trí địa lý của khách hàng 11 Shopping Frequency string Tần suất mua sắm 12 Product Preferences string Sở thích sản phẩm 13 Shopping Channels string Kênh mua sắm 14 Payment Methods string Phương thức thanh toán 15 Product Quality int Độ quan trọng của chất Importance lượng sản phẩm 16 Promotions int Mức độ quan tâm đến Discounts Interest khuyến mãi và giảm giá 17 Product_Satisfaction int Mức độ hài lòng với sản phẩm đã mua pg. 11 Số loại giá trị trong từng cột pg.
TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU Tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing) là quá trình chuẩn bị và làm sạch dữ liệu trước khi sử dụng chúng cho các mô hình học máy (machine learning) hoặc phân tích dữ liệu. Mục đích của tiền xử lý dữ liệu là cải thiện chất lượng dữ liệu và giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn. Kiểm tra dữ liệu không hợp lệ Tiến hành kiểm tra trong tập dữ liệu có tồn tại những dòng dữ liệu không hợp lệ như: Dữ liệu thiếu: Dòng dữ liệu không chứa giá trị, NAN (Not a Number), null. Dữ liệu trùng lặp: các dòng chứa thông tin hoàn toàn giống nhau.
Dữ liệu phân phối không đồng đều: các giá trị trong tập dữ liệu không được phân bố đồng đều, có sự chênh lệch đáng kể giữa các phần tử, gây ra nhiều trở ngại trong quá trình phân tích dữ liệu. Giá trị ngoại lai: các giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ so với những giá trị còn lại. Định dạng không đúng: kiểu dữ liệu không đúng với quy tắc. 13 Kiểm tra số giá trị null trong tập dữ liệu Số dòng trùng lặp trong tập dữ liệu pg.
14 Kiểm tra ngoại lai Nhận xét: Tập dữ liệu không có giá trị null, các dòng trùng lặp, giá trị ngoại lai. Chuẩn hóa dữ liệu Phải đảm bảo dữ liệu trong tập dữ liệu được chuẩn hóa và đồng nhất. 5 dòng đầu 5 dòng cuối 5 dòng ngẫu nhiên pg. 15 Nhận xét: Qua hình trên ta thấy hiện tại dữ liệu đã đồng nhất về đơn vị nên không cần phải định dạng lại.
PHÂN TÍCH ĐƠN BIẾN 3. Phân tích đối tượng khách hàng 3.1 Phân tích khách hàng dựa trên giới tính Code hàm biểu diễn biểu đồ tròn biểu diễn tỉ lệ giữa nam và nữ pg. 17 biểu đồ tròn biểu diễn tỉ lệ giữa nam và nữ Code hàm biểu diễn biểu đồ cột biểu diễn tổng số tiền chi tiêu của 2 giới tính pg. 18 Tổng tiền chi tiêu của hàng 2 nhóm giới tính pg.
19 Code hàm biểu diễn biểu đồ cột biểu diễn số tiền mua sắm trung bình của nam và nữ Biểu đồ cột biểu diễn số tiền mua sắm trung bình của nam và nữ pg. 20 Code hàm biểu diễn biểu đồ cột biểu diễn tần suất mua hàng của nam và nữ pg. 21 Biểu đồ cột biểu diễn tần suất mua hàng của nam và nữ Daily: Hàng ngày Monthly: Hàng tháng Rarely: Hiếm khi Weekly: Hàng tuần Nhận xét: Qua 4 biểu đồ trên,ta rút ra nhiều kết luận sau: - Tỉ lệ mua hàng của nam chênh lệch 16% so với nữ. - Có sự chênh lệch lớn giữa tổng số tiền chi tiêu của nam và nữ (nam > nữ) - Số tiền trung bình dùng để mua sản phẩm thời trang của phái nam và phái nữ không chênh lệch nhau quá lớn.
- Tần suất mua hàng của phái nam đều cao ở các cột mốc, phái nữ tập trung mua sắm cao ở cột mốc hiểm khi. => Phái nam có xu hướng chi tiêu và mua sắm nhiều hơn, số tiền trung bình mua sắm lớn, khách hàng nam giới mang một tiềm năng lớn cần được phát triển xoay quanh.