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SQL分析電商資料

阿新 • • 發佈：2020-08-02

目錄

提出問題

分析目的

本文期待通過挖掘淘寶使用者資料價值，研究使用者活躍度，購買行為，商品銷量等情況，對提升電商關鍵業務指標提出建議。

從點選到購買，使用者流失情況如何？
日常使用者活躍度如何？具體的時間段使用者活躍度呢？
特殊日期（週末）使用者活躍度情況如何？
使用者分時間段下單情況？哪個時間段下單最多？
核心使用者有哪些，特點如何？
使用者點選與購買之間是否存在關聯？
哪些商品，商品類目最受歡迎，訂單量最高?

分析框架

資料準備

資料來源

資料描述

資料預處理

擷取資料

設定列名及屬性

時間戳的轉化

資料檢查

資料分析

資料概況

使用者數量，不同商品數量，商品類目數量統計

行為型別

  • 轉化率節點位置
  • 使用者UV轉化指標

使用者活躍度分析

使用者訪問變化情況

活躍度的具體時間段

特殊日期（週末）活躍度

使用者購買行為分析

分時段下單情況

下單使用者分析

  • 不同下單數量的頻數分佈
  • 核心使用者的購買行為

商品銷量分析

商品銷量排行榜（Top 10）

【購買】與【點選】環節相關分析

商品類目銷量排行榜（Top 10）

結論與建議

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