用户行为转化分析:分析用户从浏览到购买成功的整个过程中,电商数据指标大小的变化,确定各个环节的用户流失率,提出改善转行率的意见。 用户行为习惯分析:以PV、UV等指标,找出用户最活跃的日期以及每天活跃时间段。 用户商品偏好分析:从商品的点击、收藏、加购、购买的频率,探索用户对商品的购买偏好,找到针对不同商品的...
通过对上图概括性指标的获取,可知在userbehavior表以用户行为为主,源数据集逾百万条,以导入MySQL数据10万条作为样本集进行分析,具体数据导入和清洗可详见第七部分附录含sql对应操作语句。 点击、收藏、加购和购买,4个行为贯穿用户的下单过程中,而其中的购买是一笔订单处于完成状态中的重要标志,所以本文依据统计周期内...
用户行为预测是电商平台运营过程中的关键环节之一。通过对用户历史行为数据的分析,我们可以建立预测模型,预测用户的下一步行为,如是否购买某种商品、是否点击某个广告等。预测结果可以为电商平台的广告投放、商品推荐等提供科学依据,以提高用户转化率和销售额。 第七部分:用户满意度分析 用户满意度是衡量电商平台服务质量...
电商用户行为分析 数据集使用了阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集–UserBehavior是,用于隐式反馈推荐问题的研究。该数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购、喜欢)。由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成。 我将记录自己对...
SELECT 行为类型,count(行为类型) as '行为总量' from userbehavior GROUP BY 行为类型 ORDER BY 行为总量 desc; 通过对上图概括性指标的获取,可知在userbehavior表以用户行为为主,源数据集逾百万条,以导入MySQL数据10万条作为样本集进行分析,具体数据导入和清洗可详见 ...
本文拟分析我国最大的电商平台——淘宝的用户行为,通过多种分析方法,可视化工具,得出结论并提出一些建议和对策。 二、理解数据 数据来源: 数据集是从天池上下载(UserBehavior.csv)包含了2017年11月25日—2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购、喜欢)。
近两年受疫情影响,居家办公、居家隔离、足不出户的情况屡见不鲜,且线上电子商务行业飞速发展,越来越多的用户通过线上网购满足需求。现使用MySQL提取关于淘宝在2017年11月25日至2017年12月3日的部分用户数据,分析和研究其用户行为,针对用户流失情况提出建议,并通过RFM模型提出相应的运营策略。