# 试题代码
1.1.4
# 试题名称
电商平台用户行为分析系统的数据采集与处理流程设计

# 场地设备要求
人工智能训练师主机：CPU（intel i5 及以上）、内存（不少于 16GB）、操作系统（windows10）、支持深度学习训练；

# 考核时间
30min

# 工作任务
某电商平台希望通过用户行为数据分析，了解用户购物习惯、购买倾向等，从而优化产品推荐系统，提高用户满意度和销售额。作为数据分析师，您需要设计一套全面的业务数据采集与处理流程，确保数据在进入用户行为分析系统之前经过严格的采集、清洗和预处理。

我们提供一个用户行为数据集（user_behavior_data.csv），包含以下字段：

UserID: 用户ID

UserName: 用户名

Age: 年龄

Gender: 性别（Male/Female）

Location: 位置

LastLogin: 上次登录时间

PurchaseAmount: 购买金额

PurchaseCategory: 购买类别（例如，电子产品、服装、食品等）

ReviewScore: 用户评价评分（1-5）

LoginFrequency: 登录频率（每日、每周、每月）

你作为人工智能训练师，根据提供的user_behavior_data.csv数据集和Python代码框架（1.1.4.ipynb），完成以下数据的采集与处理任务，确保数据的准确性和可靠性。请按照以下要求完成任务，确保结果准确并保存相应的截图。

（1）数据采集：

通过运行Python代码（1.1.4.ipynb），从本地文件user_behavior_data.csv中读取数据，并将数据加载到DataFrame中。打印前5条数据。

（2）数据清洗与预处理：

通过运行Python代码（1.1.4.ipynb）对数据进行清洗和预处理，具体要求如下：

处理缺失值：对缺失值进行填充或删除。

数据类型转换：确保每个字段的数据类型正确。

处理异常值：删除不合理的年龄、购买金额和评价评分。

数据标准化：对购买金额和评价评分进行标准化处理。

清洗后的数据保存为新文件cleaned_user_behavior_data.csv。

（3）数据统计：

通过运行Python代码（1.1.4.ipynb），完成以下数据统计任务：

统计每个购买类别的用户数。

统计不同性别的平均购买金额。

统计不同年龄段的用户数（18-25岁、26-35岁、36-45岁、46-55岁、56-65岁、65岁以上）。

将统计结果分别截图以JPG的格式保存，分别命名为“1.1.4-1”、“1.1.4-2”、“1.1.4-3”。

所有结果文件储存在桌面新建的考生文件夹中，文件夹命名为“准考证号+身份证号后六位”。

# 技能要求
（1）能结合人工智能技术要求和业务特征，设计整套业务数据采集流程

（2）能结合人工智能技术要求和业务特征，设计整套业务数据处理流程

# 质量指标
（1）完整性指标：数据集中无缺失值和重复记录。

（2）合理性指标：所有数据点符合业务规则，无异常值存在。

（3）清洗效果指标：清洗后的数据集完整、合理，且适于建模分析。