一、提出問題
1、客戶轉(zhuǎn)化率(購買轉(zhuǎn)化率、加購轉(zhuǎn)化率、喜歡轉(zhuǎn)化率)是多少，提出降低客戶流失的建議?
2、客戶最喜歡的商品類別前10名分別是哪些，從該類商品中得出什么信息?
3、客戶每天的活躍時間段分布情況，并根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)給業(yè)務(wù)部門提出有效信息。
二、理解數(shù)據(jù)
1、數(shù)據(jù)集介紹：
本數(shù)據(jù)集(UserBehavior.csv)包含了2017年11月25日至2017年12月3日之間，有行為的約一百萬隨機用戶的所有行為(行為包括點擊、購買、加購、喜歡)。數(shù)據(jù)集的組織形式和MovieLens-20M類似，即數(shù)據(jù)集的每一行表示一條用戶行為，由用戶ID、商品ID、商品類目ID、行為類型和時間戳組成，并以逗號分隔。
2、數(shù)據(jù)集字段：
注意：用戶行為類型共四種，它們分別是
關(guān)于數(shù)據(jù)集規(guī)模的一些說明如下
3、數(shù)據(jù)來源
阿里巴巴天池
User Behavior Data from Taobao for Recommendation-數(shù)據(jù)集-阿里云天池?tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1
4、提取數(shù)據(jù)
使用Navicat在MySQL數(shù)據(jù)框中創(chuàng)建表userbehavior，然后將100萬條數(shù)據(jù)導(dǎo)入表中
5、分析維度：客戶(數(shù)量及行為)、商品、時間。
三、數(shù)據(jù)清洗
1、列名重命名
原數(shù)據(jù)集沒有表頭，在導(dǎo)入數(shù)據(jù)前先用SQL創(chuàng)建表格，建立表名。
2、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
將字段時間戳數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成日期數(shù)據(jù)，在SQL中使用函數(shù)：
select from_unixtime(時間戳) from userbehavior;
3、更新數(shù)據(jù)
在原表中更新時間戳數(shù)據(jù)為日期數(shù)據(jù)
4、提取日期數(shù)據(jù)中的小時
四、數(shù)據(jù)可視化
(1)
(2)
(3)
五、數(shù)據(jù)可視化得出的結(jié)論
1、客戶轉(zhuǎn)化率(購買轉(zhuǎn)化率、加購轉(zhuǎn)化率、喜歡轉(zhuǎn)化率)是多少，提出降低客戶流失的建議?
市場上電商行業(yè)的平均成交轉(zhuǎn)化率為3%，而該店家的轉(zhuǎn)化率為2.27%，低于行業(yè)平均水平。
根據(jù)圓環(huán)圖可知，客戶的點擊商品行為占據(jù)90%，說明大部分客戶仍停留在激活階段，并沒有產(chǎn)生實際購買行為，應(yīng)該從網(wǎng)站品牌、商品吸引力、客戶服務(wù)、用戶行為、訪問者質(zhì)量、用戶體驗六方面進行改進。
2、客戶最喜歡的商品類別前10名分別是哪些，從該類商品中得出什么信息?
由圖可知，前十種類型的商品銷售量很好，因此：
(1)在進貨時，要根據(jù)歷史每日售量數(shù)據(jù)表現(xiàn)，針對性該類型商品多進貨物，預(yù)防出現(xiàn)供不應(yīng)求;
(2)多維度研究前十名類型商品的宣傳手法、營銷技巧、商品屬性等因素，給其他售量低的類型商品提供學(xué)習(xí)與借鑒。
3、客戶每天的活躍時間段分布情況，并根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)給業(yè)務(wù)部門提出有效信息。
由曲線圖可知，
(1)時間段：0-6(點)，客戶活躍數(shù)量保持平穩(wěn)的最低值，因為屬于人們在睡覺休息時間;
(2)時間段：6-10(點)，客戶活躍數(shù)量持續(xù)上升，因為人們睡醒后，陸續(xù)開始一天的生活;
(3)時間段：10-18(點)，客戶活躍數(shù)量基本保持平穩(wěn);
(4)時間段：19-22(點)，客戶活躍數(shù)量開始快速上升，在21-22點到達一天最高值，因為屬于下班自由時間段，刷手機的高峰期;
(5)時間段：22-24(點)：客戶活躍數(shù)量在22點之后迅速下降，這個時間段人們都開始進入休息。
從中可得出結(jié)論，在休息時間段：0-6(點)和22-24(點)，不適合進行促銷、新品的廣告推送;在21-22(點)，客戶活躍數(shù)量最高值期間，適合各種宣傳和商品推送，激活客戶;
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