<jupyter_start><jupyter_text>Session 변경/만료되는 경우- 사이트간 이동시 session 변경(롯데백화점 사이트--> 롯데마트 사이트 이동), 종료하지 않고 이동시엔 변경되지 않고 살아있음- session활동이 없을 경우, 30분 후 session 만료- 자정이 되면 session 만료- 여기서 알 수 있는 부분은 사이트내 이동은 session 변경이 없다.(롯데마트에서 아무리 돌아다녀도 session 변경은 없다.)  1. Product : 방문자의  상품구매 정보- CLNT_ID : 방문자의 쿠키하나에 부여된 고유 ID (브라우저, 기기가 다르면 ID도 다름)- SESS_ID : 세션 ID, 하나의 CLNT_ID에 여러 세션 ID 발급가능- HITS_SEQ : 히트일련번호, 말그대로 행위의 일련번호 (76은 76번째 행동을 의미)- PD_C : 구매한 상품코드- PD_ADD_NM : 구매한 상품의 추가정보- PD_BRA_NM : 구매한 상품의 브랜드- PD_BUY_AM : 구매한 상품 1개의 금액(개당 가격)- PD_BUY_CT : 구매한 상품의 수량<jupyter_code>product = pd.read_csv("../01_Pruduct.csv")
product.tail()<jupyter_output>C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2785: DtypeWarning: Columns (7) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)<jupyter_text>- DATA LOAD가 오래걸림.<jupyter_code>product.info()
for i in product.columns:
    print("Column : {},  unique : {}".format(i,product[i].nunique()))
product.CLNT_ID.value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2. Search1 : 상품을 구매한 방문자가 검색창에 입력한 검색어에 대한 검색량- CLNT_ID : 방문자의 쿠키하나에 부여된 고유 ID (브라우저, 기기가 다르면 ID도 다름)- SESS_ID : 세션 ID, 하나의 CLNT_ID에 여러 세션 ID 발급가능- KWD_NM : 검색키워드명, 검색창에 뭐라고 입력했는지- SEARCH_CNT : 세션 내 해당 검색어 검색량, 6이면 6번 검색했다는...?<jupyter_code>sch1 = pd.read_csv("../02_Search1.csv")
sch1.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3. Search2- SESS_DT : 세션일자 (YYYYMMDD 형식으로 표기)- KWD_NM : 검색창에 입력한 검색 키워드- SEARCH_CNT : 세션 내 해당 검색어 검색량...이게 정확히 뭘 의미하지?<jupyter_code>sch2 = pd.read_csv("../03_Search2.csv")
sch2.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>4. Custom- CLNT_ID : 방문자의 쿠키하나에 부여된 고유 ID (브라우저, 기기가 다르면 ID도 다름)- CLNT_GENDER : 성별정보, 남자 = M / 여자 = F- CLNT_AGE : 연령대, 10대=10 / 20대=20.....<jupyter_code>custom = pd.read_csv("../04_Custom.csv")
custom.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>5. Session- CLNT_ID : 방문자의 쿠키하나에 부여된 고유 ID (브라우저, 기기가 다르면 ID도 다름)- SESS_ID : 세션 ID, 하나의 CLNT_ID에 여러 세션 ID 발급가능- SESS_SEQ : 세션 일련번호, 해당 SESS_ID가 CLNT_ID의 몇번째 세션인지- SESS_DT : 세션일자 (YYYYMMDD 형식)- TOT_PAG_VIEW_CT : 총 페이지조회건수, 세션내 총 페이지 뷰 수, 해당 페이지에 몇번 들어왔냐- TOT_SESS_HR_V : 총 세션 시간값, 세션 내 총 시간, 해당 페이지에 머무른 시간..?- DVC_CTG_NM : 기기유형, desktop=1 / mobile=2 / tablet=3- ZON_NM : 지역 대분류(세션기준), 광역단위- CITY_NM : 지역 중분류(세션기준), 도시단위<jupyter_code>sess = pd.read_csv("../05_Session.csv")
sess.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>6. Master- PD_C : 상품코드- PD_NM : 상품명- CLAC1_NM : 상품 대분류명- CLAC2_NM : 상품 중분류명- CLAC3_NM : 상품 소분류명<jupyter_code>master = pd.read_csv("../06_Master.csv")
master.tail()<jupyter_output><empty_output>
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