数据分析-淘宝用户行为分析
一、项目背景和目的 项目数据来源于 https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1 ，通过此项目学习电商数据分析的指标与数据分析的基本方法。 二、分析维度 根据现有数据及分析目的，从四个维度进行分析： 第一个维度：用户购物情况整体分析 以PV、UV、平均访问量、跳失率等指标，分析用户最活跃的日期及活跃时段，了解用户行为习惯 第二个维度：商品购买情况分析 从成交量、人均购买次数、复购率等指标，探索用户对商品的购买偏好，了解商品的销售规律 第三个维度：用户行为转化漏斗分析 从收藏转化率、购物车转化率、成交转化率，对用户行为从浏览到购买进行漏斗分析 第四个维度：参照RFM模型，对用户进行分类，找出有价值的用户 三 、分析正文 分析步骤如下： 提出问题------理解数据------数据清洗------构建模型------数据可视化 （一）提出问题 用户最活跃的日期及时段 用户对商品有哪些购买偏好 用户行为间的转化情况 用户分类，哪些是有价值的用户 （二）理解数据 用户行为类型又分为四种： pv： 商品详情页pv，等价于点击 buy：商品购买 cart：商品加入购物车 fav：收藏 (三）数据清洗 包含数据导入（采用Navicat）、缺失值处理、一致化处理、异常值处理（2017.11.25到2017.12