数据 **说明：**本数据集共有104万条左右数据，数据为淘宝APP2014年11月18日至2014年12月18日的用户行为数据，共计6列字段。
字段：
- user_id：用户身份，脱敏
- item_id：商品ID，脱敏
- behavior_type：用户行为类型（包含点击、收藏、加购物车、支付四种行为，分别用数字1、2、3、4表示）
- item_category：品类ID（商品所属的品类）
- time：用户行为发生的时间
1.将字段改为中文
2.使用excel检查空值(无空值)
3.excel去除重复值(无重复)
4.使用excel的分列功能将用户行为发生的时间提取年月日如下图：
1.店铺流量分析
电商网站的流量分析是电商数据分析中最重要的一环，因为流量（PV和UV）是电商网站最基本的指标之一，而这些指标可以通过对访问量和访问用户的跟踪和分析来衡量。 首先，PV（Page View）表示网站页面的浏览次数。对于电商网站来说，这意味着当访客在网站上浏览产品或类别页面时，他们在浏览的页面数。通过分析 PV，可以了解访客在电商网站上浏览的页面和浏览次数，从而得出哪些网页吸引力更大、哪些网页需要重新优化的结论。 其次，UV（Unique Visitor）表示独立访客数，即一段时间内访问网站的不同用户数量。通过分析 UV，可以了解电商网站的受众群体以及网站所获得的独立受众数量，这将有助于针对性地发展和执行营销战略。
1）pv总访问量与uv独立访客数
发现在11月18到12月18日这一个月内，访问量和用户量整体缓慢攀升，并在双十二期间达到峰值时，有助了解双十二活动的效果。这些数据表明，双十二活动对你的电商网站是有明显影响的，并且在这个节日的天然流量上完成了收益增加的目标。这也可以作为一种判断和评估电商网站市场表现的指标之一。 更进一步的，这个分析结果还可以支持电商企业制定更合适的的营销策略。例如，在双十二期间，你可以推出更多的促销产品和营销活动来吸引更多潜在顾客，以加速销售增长。
2.店铺转化率分析
店铺转化率是电商数据分析中非常重要的一项指标，对电商企业来说具有重要的作用。店铺转化率指的是一个网店的访问者数与购买者数的比率，是指标，来衡量一个网店的在线销售能力和效率。当您分析店铺转化率时，可以获得以下几个方面的见解：
1. 确定最佳营销渠道：通过店铺转化率的分析，可以看到来自不同渠道的流量转化率并将其反馈到市场营销和投放策略中。这有助于电商企业花费更多的资源和时间在最有效和最有发展潜力的渠道上，从而提高转化率。
2. 评估产品推广效果：电商企业能够识别哪些产品在商品详细页上的更好营销效果。
3. 发现营销瓶颈：店铺转化率可以紧密监控与购买流程相关的指标，以便快速发现购物车或结账流程中的瓶颈，并改进为提高转化率做出相应的改变。
4. 提高用户转化率：拥有分析店铺转化率的能力，电商企业可以确定在整个购买体验中需要改善哪些环节，以更好地满足客户需求和提高用户转化率。 综上，对店铺转化率的分析有助于企业更好地掌握其电商运营业务，并采取针对性举措，不断提高转化率，提高电商业务的效益和利润。
1）店铺整体转化率
其中左边数据为相比上一环节的转化率，右边是每一个环节对于点击之后的转化率。
1. 提高网站页面的用户体验：如果您想成功转换点击流量为销售，那么您的电商网站必须具备出色的用户体验。您需要优化网站的页面布局、设计和内容，使用简单明了的语言，优化页面加载速度，提高页面响应速度等。这将提高用户的浏览时长和访问质量，进而提高转化率。
2. 提供具有吸引力的产品和促销活动：提供特别的促销和折扣是引导更多客户在线购物的最佳工具之一。但是，促销活动不仅仅是在商品定价上的降价，您也可以在捆绑销售、满减、积分兑换等方面给予客户优惠。在此基础上，通过各种对产品和服务的差异化定义，使您的电商产品成为不可或缺的选择。
3. 个性化营销和推荐：通过对客户的购买行为和喜好进行数据分析，将用户分类，为其提供个性化的产品和营销方案。例如，通过观察用户的历史购物记录和搜索数据，推荐适合其口味和需求的产品。此外，通过使用电子邮件营销、社交媒体和消息推送服务，您可以向客户提供适合其个人需求的新产品和优惠，有效提高用户转化率。
4. 提供优质客户服务：无论您的电商网站是多么专业化或富有革命性，了解和解决客户的问题是至关重要的。因此，提供优质客户服务，帮助客户解决疑难问题，回答他们的疑问将有助于提高客户体验和信任度，最终提高转化率。 综上所述，您可以通过设计出色的网站体验、提供有吸引力的产品和折扣、个性化营销和推荐，以及提供优质的客户服务等方法来提高用户点击到购买的转化率。
2）转化率在这一个月的变化
通过上图分析得出在双十二期间用户的支付转化率有明显的提高，原因对比双十二前后数据可知，其中最大的一部分原因是双十二促销活动的推出，因此可以在平时制定像双十二活动相应的促销手段。
3.用户活跃分布
由上图发现在晚上7点到23点之前用户最为活跃，在凌晨阶段用户活跃度较低
1. 调整营销策略：因为晚上7点到23点之前用户最为活跃，建议您把营销重点放在这段时间内，例如定时推送促销信息或者推广活动，在用户最为活跃的时间段推出您的营销计划。
2. 优化网站性能：对于网站过于缓慢的情况，很容易导致用户离开。针对凌晨阶段用户较少访问的情况，可以在这段时间内对网站进行一些维护和优化工作。
3. 用户调查反馈：可以通过用户调查或者反馈等方式，直接了解用户的生活习惯和购买行为，了解用户在哪个时间段使用或者购买您的产品，进行针对性的调整。
综上所述，根据用户在不同时段的行为习惯，您可以调整营销策略、优化网站性能，通过用户调查和反馈了解更多用户信息，争取在各个时间段中获取最大的用户转化率。
4.RFM用户画像
数据中没有价值字段，我们采用RF两个维度进行用户画像。
部份创建字段
最新购买时间：IF [用户行为]=4 THEN{ FIXED [用户id]:MAX([行为时间(年月日)])} END
F指标：IF [用户行为]=4 then { FIXED [用户id]:COUNT([用户行为])}END
R指标：DATEDIFF(‘day’,[最新购买时间],DATE(‘2014/12/18’))
用户画像：IF [R指标]<=[R指标中位数]AND [F指标]>=[F指标中位数]THEN’较大潜力的客户’ ELSEIF [R指标]<=[R指标中位数]AND [F指标]<[F指标中位数]THEN’潜力客户’ ELSEIF [R指标]>[R指标中位数]AND [F指标]>=[F指标中位数]THEN’重要挽留客户’ ELSEIF [R指标]>[R指标中位数]AND [F指标]<[F指标中位数]THEN’流失客户’ ELSE ‘其他客户’ END
1. 流失客户：对于这部分客户，建议进行个性化的回访和营销，了解其需要和关注点，寻找解决方法或者提供相关产品和优惠活动，吸引其回归购物网站，增加购物频率。
2. 潜力客户：对于这部分客户，建议通过活动和促销活动等方式，吸引他们进一步进行购物，提升其满意度和忠诚度。
3. 较大潜力的客户：对于这部分客户，建议为其设置更具有个性化和贴心的购物服务，例如根据其喜好提供更准确的商品推荐等，增加其购物频率和消费水平。
通过活动和促销活动等方式，吸引他们进一步进行购物，提升其满意度和忠诚度。
3. 较大潜力的客户：对于这部分客户，建议为其设置更具有个性化和贴心的购物服务，例如根据其喜好提供更准确的商品推荐等，增加其购物频率和消费水平。