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文章插圖
——使用工具：MySQL ， Excel ， Navicat ， PowerBI
——數(shù)據(jù)來源：阿里天池實(shí)驗(yàn)室-淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集
——分析類型：描述分析，診斷分析
——分析方法：漏斗分析，用戶路徑分析， RFM用戶價(jià)值分析，活躍/存留分析，帕累托分析，假設(shè)驗(yàn)證分析。
1.分析流程和方法1.1數(shù)據(jù)分析類型當(dāng)沒有清晰的數(shù)據(jù)看板時(shí)我們需要先清洗雜亂的數(shù)據(jù) ，基于分析模型做可視化，搭建描述性的數(shù)據(jù)看板。
在沒有很明確問題或問題很多很復(fù)雜的情況下，直接看雜亂的源數(shù)據(jù)不僅效率很低，也很難得到有價(jià)值的信息。
然后基于描述性的數(shù)據(jù)挖掘問題，提出假設(shè)做優(yōu)化，或者基于用戶特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析找規(guī)律，基于規(guī)律設(shè)計(jì)策略。簡單來說：
——描述性分析就是：“畫地圖”
——診斷性分析就是：“找問題”
——預(yù)測性分析就是：“找規(guī)律”
1.2數(shù)據(jù)分析的兩個(gè)典型場景在數(shù)據(jù)分析中有兩個(gè)典型的場景：
一種是有數(shù)據(jù) ，沒有問題：需要先整體分析數(shù)據(jù) ，然后再根據(jù)初步的描述分析，挖掘問題做診斷性分析，提出假設(shè) ，設(shè)計(jì)策略解決問題。
另一種是已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了問題，或者已經(jīng)有了假設(shè) ，這種做數(shù)據(jù)分析更偏向于驗(yàn)證假設(shè) 。
2.淘寶用戶行為分析本次是對(duì)“淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集”進(jìn)行分析，在分析之前我們并不知道有什么問題，所以需要先進(jìn)行描述性分析，分析數(shù)據(jù)挖掘問題。
2.1解讀元數(shù)據(jù)我們首先來看下這個(gè)數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)：
數(shù)據(jù)集包含了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(jī)用戶的所有行為（行為包括四種：點(diǎn)擊商品詳情頁、購買商品、將商品放入購物車、收藏商品）。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(shí)間戳組成，并以逗號(hào)分隔。
本數(shù)據(jù)集包含：用戶數(shù)量987994；商品數(shù)量4162024；商品類目數(shù)量9439；所有行為數(shù)量100150807
2.2選擇分析方法根據(jù)以上數(shù)據(jù)字段我們可以拿用戶行為為主軸從縱深方向提出一些問題，然后再從數(shù)據(jù)中找答案
縱向：
——這個(gè)數(shù)據(jù)集中用戶的日活躍和周活躍時(shí)間有什么規(guī)律嗎？
——在當(dāng)日活躍的用戶次日，三日，四日……還有多少活躍？
深向：
——用戶從瀏覽到購買的整體轉(zhuǎn)化率怎么樣？
——用戶從瀏覽到購買的路徑是怎么樣子的？
——平臺(tái)主要會(huì)給用戶推送什么商品？
——用戶喜歡什么類目？喜歡什么商品？
——怎么判斷哪些是高價(jià)值用戶？
下面是叮當(dāng)整理的常用分析方法：
我們可以給前面的問題匹配一下分析方法，便于后面的分析：
2.3數(shù)據(jù)清洗：為了便于后面的數(shù)據(jù)分析，在分析之前我們需要先對(duì)做一下清洗
2.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理：看元數(shù)據(jù)（字段解釋，數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)量……）初步發(fā)現(xiàn)問題為之后的處理做準(zhǔn)備。
數(shù)據(jù)導(dǎo)入：由于整體數(shù)據(jù)集有100W+條數(shù)據(jù) ，導(dǎo)入太慢，本次僅導(dǎo)入10W條分析
添加列名：數(shù)據(jù)導(dǎo)入時(shí)默認(rèn)使用第一行數(shù)據(jù)作為列名，由于本數(shù)據(jù)集沒有列名，需要添加

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