“existing_product_data_behaviour” не является английской фразой, и прямой перевод недоступен. Однако я могу предоставить вам методы и примеры кода, связанные с работой с существующими данными о продукте и анализом его поведения. Вот несколько методов, которые вы можете рассмотреть:

1. Очистка и предварительная обработка данных:

   • Удаление повторяющихся записей. Выявляйте и удаляйте повторяющиеся записи о продуктах на основе уникальных идентификаторов, таких как SKU или идентификатор продукта.
   • Обработка пропущенных значений: заполните или удалите пропущенные значения, чтобы обеспечить полноту данных.
   • Стандартизация форматов данных: преобразуйте данные в единый формат для облегчения анализа.

2. Визуализация данных:

   • Гистограммы: визуализируйте распределение таких атрибутов продукта, как цена, рейтинг или популярность.
   • Диаграммы рассеяния: отображают взаимосвязь между двумя числовыми переменными, такими как цена и объем продаж.
   • Гистограммы: сравнивайте категориальные переменные, например категории товаров или бренды.

3. Описательная статистика:

   • Расчет сводной статистики: расчет таких показателей, как среднее, медиана и стандартное отклонение для числовых атрибутов.
   • Частотный анализ: определите частоту категориальных переменных, используя количество или проценты.
   • Корреляционный анализ: оценивайте силу и направление взаимосвязей между переменными с помощью коэффициентов корреляции.

4. Машинное обучение и прогнозная аналитика:

   • Модели регрессии: прогнозируйте числовые атрибуты, такие как продажи продукта, на основе других переменных, таких как цена, расходы на рекламу или отзывы клиентов.
   • Модели классификации. Разделите продукты на классы на основе таких атрибутов, как тип продукта или сегмент клиентов.
   • Кластерный анализ: группируйте похожие товары по их атрибутам, используя такие методы, как кластеризация k-средних.

Вот пример кода на Python для расчета средней цены продуктов с использованием панд:

import pandas as pd
# Load product data into a DataFrame
product_data = pd.read_csv('product_data.csv')
# Calculate the mean price
mean_price = product_data['price'].mean()
print(f"The mean price of products is: {mean_price}")