电商用户行为分析报告摘要

作者介绍: 鲸歌，电商行业数据分析师，提供数据咨询服务，热衷于学习和分享知识，并是“数据人创作者联盟”的成员。

分析背景: 阿里巴巴自1999年成立以来已经超过20年，并见证了用户在淘宝上的活动，积累了超过7亿的用户规模。商业世界正变得全连接且透明，数据分析成为理解用户行为的关键。

分析数据集来源: 来自阿里平台的用户行为记录数据集，通过解读用户行为背后的含义，提出优化建议。数据集字段较少，结论需要更多数据验证。

分析目的: 解读用户行为，洞察行为背后的意图，并提出平台和商家优化建议，实现共赢。

分析思路: 使用MySQL进行数据分析，包括用户总量、商品总量、商品类目总量、统计时间天数和行为总量。

分析内容: 区分了未购买和已购买用户，对未购用户提出假设并进行验证，建立对未购用户的行为理解。分析了已购用户的订单数量、行为转化贡献和日期时间分布特征，得出了有关用户行为的结论。

结论: 用户更倾向于组合行为，收藏和加购行为常伴随点击商品。未购用户在无明确需求时仍会登录app，有需求时则会在活动节点购买。已购用户在统计周期内完成的订单大多为4单以内。行为转化分析显示，点击+加购行为的用户转化几率最高。时间分析揭示用户行为与日常活动和促销活动有关。

建议: 提升用户组合行为，引入RFM分析模型对人群进行精细化运营，以及在合适的时间点吸引客户。

附录-数据清洗过程: 包括选择子集、列名重命名、删除重复值、缺失值处理、一致化处理和异常值处理。书籍推荐《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》。

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查看原文：数据分析报告之电商用户行为解读（基于Mysql+Excel）

文章来源：

一个数据人的自留地

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