1-7.项目一 人工智能+数据服务：智能安防数据采集系统-任务三 用户画像标签生成与可视化分析

任务三用户画像标签生成与可视化分析项目一人工智能+数据服务：智能安防数据采集系统《人工智能技术应用导论》12目录任务描述3任务说明4任务目标任务实施任务描述1

构建用户画像标签引擎及可视化用户画像引擎构建批处理引擎，生成静态与动态行为标签，使用Python库可视化结果。

数据清洗基于清洗后的用户数据，确保信息准确，为标签生成奠定基础。

报表生成输出用户画像标签表，生成直观可视化报表，展现安防数据特征。任务目标2用户画像与数据分析技巧

用户画像理解掌握概念与标签体系设计，运用Python(Pandas)实现数据标签化。

数据可视化熟练使用Matplotlib与Seaborn，进行安防数据分析，生成统计图表。任务说明4

标签规则定义⑴静态身份标签根据用户类型字段，分为“长期住户”、“临时访客”。

⑵活跃度标签活跃度标签：近30天通行≥50次为高活跃，10-49次为中活跃，<10次为低活跃。

可视化分析用户通行次数分布用Matplotlib绘柱状图，展现通行次数区间人数分布。

通行占比饼图用Matplotlib制饼图，显示住户、访客及异常人员通行比例。

时段楼栋通行热力图Seaborn热力图，标示各小时各楼门禁通行频次。任务实施4核心框架

01MatplotlibPython数据可视化核心库，支持多样图表，自定义细节，满足展示至科研需求。02Seaborn基于Matplotlib，专于统计图表，风格简洁，无缝衔接Pandas，适合数据分析展示。导入库与配置代码详解：⑴环境准备与数据读取导入数据分析和可视化所需的Python库（Pandas,Matplotlib,Seaborn,NumPy），配置绘图参数支持中文显示以防乱码。读取数据文件读取任务一生成的清洗后数据文件cleaned_security_data.xlsx，检查文件是否存在，确保任务一已运行，为后续处理做准备。代码详解：⑴环境准备与数据读取

环境准备与数据读取打印信息表示读取清洗后数据，用pd.read_excel读Excel文件，文件不存在则打印错误信息并退出程序。

设置中文显示设置plt.rcParams['font.sans-serif']和plt.rcParams['axes.unicode_minus']以避免绘图乱码。代码详解：⑵用户画像标签计算

计算用户画像标签定义匹配规则函数，按用户ID聚合数据计算通行及失败次数，应用规则生成身份、活跃度、异常风险标签形成画像数据。

代码详解：⑵用户画像标签计算用户画像标签计算定义函数分配身份和活动标签，根据用户类型和通行次数；计算异常标签基于通行失败率和夜间通行次数，优化时间格式转换提升效率。

标签匹配函数使用if-else结构，根据条件返回‘长期住户’、‘临时访客’、‘高活跃’、‘中活跃’、‘低活跃’及异常情况标签，确保标签准确反映用户行为。

代码详解：⑵用户画像标签计算

用户基础信息提取整合用户ID、姓名、手机号与类型，去重后设为主表。

身份标签生成依据用户类型赋值身份标签，原类型列移除，保留标签。

通行数据统计按用户ID分组，统计通行与失败次数，生成活跃度标签。

异常风险标签应用函数计算异常风险，解决警告，确保标签准确无误。代码详解：⑶画像数据合并与存储代码详解通过pd.merge按'用户ID'左连接，依次合并基础、身份、统计和异常数据，解决InvalidIndexError，形成完整用户画像。数据处理步骤第三步：合并用户基础信息与各类标签数据，采用左连接方式，确保用户信息完整性，最终保存为用户画像表。保存用户画像代码详解：⑶画像数据合并与存储

使用profile_df.to_excel('user_profiles.xlsx',index=False)保存用户画像，打印提示“用户画像表已保存至user_profiles.xlsx”

代码详解：⑷安防数据可视化分析数据可视化分析构建2x2子图布局，展示用户通行次数、人员类型占比、时段楼栋通行及活跃度标签，直观呈现通行规律与用户画像，结果保存为图片。

代码功能描述执行步骤4，创建2x2画布，调整间距，准备绘制安防数据分析图表。代码详解：⑷安防数据可视化分析用户通行次数分布图使用直方图展示，区间划分精细，涵盖0至100次，颜色为天蓝，边缘黑色，标题明确，标签详细，x轴显示通行次数，y轴表示用户人数，刻度标签清晰。数据分析代码解析定义通行次数区间，运用hist函数绘制直方图，设置图表颜色和边框，通过set_title、set_xlabel、set_ylabel函数配置图表标题和坐标轴标签，自定义x轴刻度和标签，实现用户通行次数分布的可视化分析。

代码详解：⑷安防数据可视化分析用户类型占比饼图饼图展示住户、访客与异常人员通行占比，颜色区分，自动百分比标注，起始角度140度。

异常风险标签处理通过判断异常风险标签，计算住户、访客和异常人员数量，用于饼图数据准备。

代码详解：⑷安防数据可视化分析building_time_heatmap图表生成时段楼栋通行热力图，展示不同时段各楼栋门禁通行频次，使用YlGnBu色谱，细分时段与楼栋通行数据。

数据处理与绘图复制数据集进行时间与楼栋信息提取，利用groupby统计通行频次，通过sns.heatmap绘制热力图，设置标题、x轴为楼栋，y轴为时段。

代码详解：⑷安防数据可视化分析活动水平柱状图绘制用户