使用Python對淘寶用戶行為進行分析。以下是分析過程：
1、提出問題
2、理解數(shù)據(jù)
3、清洗數(shù)據(jù)
4、數(shù)據(jù)分析
5、結(jié)論
一、提出問題
1、電商數(shù)據(jù)分析指標
2、分析目標
1)UV、PV、日均訪問量、復(fù)購率
2)通過對瀏覽、收藏、加購、購買等過程流失情況的分析，確定具體問題，提出改善意見。
3)分析各種產(chǎn)品及類目的銷售情況，找出運營關(guān)鍵點，提出優(yōu)化意見。
4)通過對用戶行為的分析，找出哪些是潛在客戶、哪些是高質(zhì)客戶，并根據(jù)客戶偏好提出優(yōu)化方案。
二、理解數(shù)據(jù)
1、數(shù)據(jù)來源
本次分析數(shù)據(jù)集取自阿里天池--https://tianchi.aliyun.com/home/?spm=5176.12281920.0.0.75df3f741LOI3P
2、數(shù)據(jù)介紹
經(jīng)過清洗后留下有效數(shù)據(jù)包括用戶48984個、商品1080286個、商品類目7352個、用戶行為4997368條。
三、數(shù)據(jù)清洗
1、導(dǎo)入數(shù)據(jù)
本次分析通過Python連接Mysql來獲取數(shù)據(jù)。
2、清洗數(shù)據(jù)
由于數(shù)據(jù)完整無缺失，所以可以直接進行下一步。
1)修改列名
2)修改數(shù)據(jù)格式
3)轉(zhuǎn)換時間格式并拆分
4)刪除多余數(shù)據(jù)
四、數(shù)據(jù)分析
1、UV、PV、日訪問量、復(fù)購率
1)UV
2)PV
3)日訪問量
4)復(fù)購率
2、瀏覽、收藏、加購、購買等客戶流失情況分析
總體來看，由瀏覽到收藏加購的轉(zhuǎn)化率在9.49%，而最終變現(xiàn)的轉(zhuǎn)化率只有2.24%，低于電商行業(yè)的平均轉(zhuǎn)化率，有7%以上的客戶在這個過程中流失了，說明問題可能存在于價格和付款流程方面，之后可以通過優(yōu)化價格和付款流程來提高轉(zhuǎn)化。
3、各類商品銷售情況分析
圖中展示的分別是瀏覽、加購、收藏、購買前五的幾類商品，其中，4756105、4145813兩類商品的瀏覽、加購、收藏、購買量都在前五，較為穩(wěn)定;1464116、2735466、2885642三類商品的瀏覽、加購、收藏都在第五之后，但是購買量卻分別為第一、第二和第四，說明這三類商品可能是日常用品，價格、質(zhì)量等區(qū)別不大;2355072、982926這兩類商品的瀏覽、加購、收藏量都處于前五，但是購買量卻跌出前五，說明這兩類商品的需求量較大，但是都不是急需品，并且價格高于消費者的心理價位。
4、用戶行為分析
1)每日用戶行為分析
根據(jù)上圖可以看出，每天的加購、收藏和購買量都幾乎沒什么變化，而點擊和瀏覽量在第二周的周末有明顯的增加，但是第一周的周末卻沒有增加，推測可能是由于剛過完雙11沒多久，用戶的資金不是很充足，之前購買的物品還沒有完全消化掉。
2)分時段用戶行為分析
可以看出，每天從1點到5點用戶活躍度快速下降，從5點到10點用戶的活躍度逐步上升，10點到18點用戶的活躍度較為平穩(wěn)，18點到22點用戶的活躍度呈直線上升，22點到23點用戶活躍度有小幅的下降。
3)用戶行為分析
可以看出部分如234304這類用戶購買、收藏、加購量都較高;部分如242650這類用戶加購和收藏量較高但是沒有購買量;部分如122504這類用戶不需要收藏和加購直接購買。
針對這些不同種類的用戶采用不同的營銷方式，做到有針對性的促銷方式，做到精準營銷。
五、結(jié)論
1、總體轉(zhuǎn)化率只有2.24%，有7%的用戶在付款階段流失了，需要優(yōu)化價格和付款程序，可以通過增加活動、擴大付款方式等來提高轉(zhuǎn)化率。
2、根據(jù)各類商品銷售情況的分析，了解用戶對各類商品的需求和期望，及時調(diào)整庫存，減少資金占用和倉庫積壓，適時調(diào)整商品價格，做到精準營銷。
3、大部分用戶都活躍在10點到23點之間，在18點到23點之間活躍度最高;每周的工作日用戶的活躍度變化不大，但是在周末有一個小高峰。
4、通過不同的用戶行為，進行差異化運營，做到精準營銷。
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