Helo, saya menemui set data pada kaggle pada masa penggunaan tapak web, jadi saya ingin mencari nisbah antara bilangan halaman yang dilawati dan jumlah masa dalam tapak web.
Anda boleh mencari set data dan kod dalam github saya : https://github.com/victordalet/Kaggle_analysis/tree/feat/website_traffic
Untuk melakukan ini, saya menggunakan sqlalchemy dalam python untuk menukar csv saya kepada pangkalan data dan merancang untuk memaparkan hasil saya.
pip install plotly pip install sqlalchemy
Saya mencipta kelas Utama, di mana saya mendapatkan csv saya dan meletakkannya dalam pangkalan data, menggunakan kaedah get_data.
Hasilnya ialah senarai tupel, jadi saya mencipta kaedah transform_data untuk mendapatkan senarai berganda.
Akhir sekali, saya boleh memaparkan graf ringkas antara bilangan halaman yang dilihat dan jumlah masa.
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine, text import plotly.express as px class Main: def __init__(self): self.result = None self.connection = None self.engine = create_engine("sqlite:///my_database.db", echo=False) self.df = pd.read_csv("website_wata.csv") self.df.to_sql("website_data", self.engine, index=False, if_exists="append") self.get_data() self.transform_data() self.display_graph() def get_data(self): self.connection = self.engine.connect() query = text("SELECT Page_Views, Time_on_Page FROM website_data") self.result = self.connection.execute(query).fetchall() def transform_data(self): for i in range(len(self.result)): self.result[i] = list(self.result[i]) def display_graph(self): fig = px.scatter( self.result, x=0, y=1, title="" ) fig.show() Main()
Paksi-x menunjukkan bilangan halaman yang dilawati oleh pengguna, manakala paksi-y menunjukkan masa yang dihabiskan di tapak web dalam beberapa minit.
Kami dapat melihat bahawa pengguna yang tinggal paling lama melawat antara 4 dan 6 halaman, dan antara 11 dan 15 halaman semua pengguna tinggal sekurang-kurangnya beberapa minit.
Atas ialah kandungan terperinci Set data Masa Laman Web. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!