主要是通过数据埋点、传感器采集或是后台日志等方式获取用户操作的行为数据,即每一个功能按钮发生操作行为时的事件日志,这些日志会包含多个维度的数据,例如页面场景信息、动作类型信息、用户角色信息,为分析出更完整有效的结论,业务上也会尽可能的收集到更多业务或用户信息,然后将不同类型的数据表进行关联以产生更完整的...
综合上述分析可知，用户在淘宝平台最想要寻找到商品类别编号为1863、13230、5027、5894、6513的这五类商品，在这五类商品中，5027类的商品需求最高。用户主要集中在下午6点到晚上11点在淘宝平台寻找这几类商品，若细分到各分类下的具体商品，主要搜寻时间会略有不同，但基本都会包含6点以后这个时间段。因为数据集有限...
数据基本情况:本次分析的数据集共有20W条数据,为淘宝APP2017年11月25日至2017年12月3日的用户行为数据,共计5列字段,列字段分别是: user_id:用户身份 item_id:商品ID category_id:商品类目ID type:用户行为类型(包含点击、收藏、加购物车、购买四种行为,分别用pv/fav/cart/buy表示) timestamp:用户行为发生的...
背景:以某大型电商平台的用户行为数据为数据集,使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征,并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测; 案例思路: 使用大数据处理技术读取海量数据 海量数据预处理 抽取部分数据调试模型 使用海量数据搭建模型 #全部行输出 fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShell...
通过对案例数据进行一定的处理,可以得到一份满足 LR 模型要求 的宽格式数据。具体数据描述如下所示,场景逻辑如图 1-5 所示。 • OBS_ID:离散,选择行为 ID • HINC:连续,家庭收入 • PSIZE:连续 or 离散,出行人数 • TTME_AIR:连续,站点等待时间(飞机) • TTME_TRAIN:连续,站点等待时间(火车) ...
可见,淘宝用户在晚上18点-21点活跃。 5.2用户消费行为分析 5.2.1用户购买次数分布 #5.2.1用户购买次数 select a.购买次数,count(*) as 出现次数 from (select user_id, sum(case when behavior_type=4 then 1 else 0 end) as 购买次数 from data_user group by user_id) as a group by a.购买次数;...
用户行为分析是现代数字营销中关键的一环,通过分析用户在网站上的行为,我们可以深入了解他们的需求、偏好和购买意向。本文将介绍一些用户行为分析案例,并探讨如何通过这些案例来提高网站的转化率。 案例一:页面点击热图分析 通过页面点击热图分析,我们可以了解用户在网站上点击最频繁的区域和元素。这些点击热点通常代表着用...
本文以“淘宝用户行为数据集”的分析全过程为例,展示数据分析的全过程。 使用工具:MySQL、Excel、Navicat、PowerBI; 数据来源:阿里天池实验室-淘宝用户行为数据集; 分析类型:描述分析、诊断分析; 分析方法:漏斗分析、用户路径分析、RFM用户价值分析、活跃/存留分析、帕累托分析、假设验证分析。
案例:电商平台薅羊毛用户排查: 本案例会综合本篇文章中介绍的“留存分析”和在以前文章中介绍的其他用户行为分析相关知识,为各位读者全方位介绍用户行为数据在实际工作中的应用。 1)案例背景:电商平台一般会在618,双11的时候进行运营活动,包括但不限于发券、满减等,目的是通过降价优惠激发用户的消费欲望,提升销量和gmv...
案例一:电商平台的用户购物习惯分析 一家知名电商平台面临着用户购物习惯难以把握的问题。为了提升用户的购物体验并推动销售增长,他们聘请了一位大数据分析师来分析用户行为并提供相关建议。 首先,分析师利用平台的用户数据、浏览记录和购买历史,通过数据挖掘技术建立了用户购物习惯的模型。然后,分析师对用户的行为进行分类...