數(shù)據(jù)來源：阿里云 天池數(shù)據(jù)集
報表地址：userbehavior
UserBehavior是阿里巴巴提供的一個淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集，用于隱式反饋推薦問題的研究。
本數(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（行為包括點(diǎn)擊、購買、加購、喜歡）。
關(guān)于數(shù)據(jù)集中每一列的詳細(xì)描述如下：
| 列名稱 | 說明 |
|---|---|
| 用戶ID | 整數(shù)類型，序列化后的用戶ID |
| 商品ID | 整數(shù)類型，序列化后的商品ID |
| 商品類目ID | 整數(shù)類型，序列化后的商品所屬類目ID |
| 行為類型 | 字符串，枚舉類型，包括('pv', 'buy', 'cart', 'fav') |
| 時間戳 | 行為發(fā)生的時間戳 |
用戶的行為類型分別表示為
| 行為類型 | 說明 |
|---|---|
| pv | 商品詳情頁pv，等價于點(diǎn)擊 |
| buy | 商品購買 |
| cart | 將商品加入購物車 |
| fav | 收藏商品 |
為了了解用戶行為和商品，優(yōu)化業(yè)務(wù)，明確運(yùn)營目標(biāo)，本編分析隨機(jī)在總量為100,150,807條的數(shù)據(jù)中抽取約600萬條數(shù)據(jù)做樣本。
分析以以下結(jié)構(gòu)展開：
根據(jù)分析結(jié)構(gòu)，做出以下分析判斷：
1.用戶使用時間主要集中于18:00~24:00，22:00達(dá)到最高峰，周末對使用頻率沒有特別大的影響；
2.12月2日，3日銷量（流量）上升主要原因?yàn)榇黉N活動導(dǎo)致的活躍用戶數(shù)量上升；
3.銷售環(huán)比增加率最高的是12月2日（活動首日）為27.7%，其余非活動日銷售環(huán)比增長率在-5.6%~3.4%之間波動；
4.活躍用戶增長最高是12月2日（活動首日）為31%，其余非活動日活躍用戶增長率在-0.773%~1.617%之間波動；
5.每日新增用戶日漸減少，直到12月2日，3日，新增用戶為0；
6.pv轉(zhuǎn)化率為2.2%，有3624個商品的pv轉(zhuǎn)化率小于2.2%；
7.D類商品的銷售量最高，其次為B類。
8.平均復(fù)購率為9.39%，B類商品的復(fù)購率最高。
運(yùn)營建議：
1.可以選擇用戶最有購買意愿的時間段（18:00~22:00）推送廣告；
2.新增用戶日漸減少，活動結(jié)束后可能會流失大量活躍用戶，應(yīng)做好引流，保持用戶增長；
3.針對pv轉(zhuǎn)化率小于2.2%的商品繼續(xù)做風(fēng)控分析；
4.可以做針對D類和B類的廣告推薦。
用戶行為分析
一 .用戶使用時間段
1.用戶使用的日期主要集中在12月2日(周六)，12月3日(周日)，高峰在12月6日，低谷在11月28日。11月25日，26日同為周末，但流量遠(yuǎn)小于12月2日，3日，原因需要結(jié)合渠道和活動分析。
2.用戶使用的時間18:00~22:00有一個上升期，22:00達(dá)到高峰。
二.用戶增長
11月25日~12月3日日均活躍用戶45210人，日均增長新用戶2059人。
1.11月25日~ 12月1日活躍用戶數(shù)環(huán)比增長率在-0.773%~1.617%之間波動，總體變化不大，12月2日活躍用戶增加31.02%(13403人)
2.11月26日新增用戶9327人，隨后每日新增用戶逐漸減少。12月2日，3日沒有新增用戶。
由上，12月2日活躍用戶數(shù)增加31.02%的原因不是吸引了大量新用戶，而是之前積累的老用戶返回平臺導(dǎo)致。
三.用戶購物習(xí)慣
用戶的購買方式以瀏覽時直接購買（45.72%）與添加購物車后購買（42.31%）為主。
四. 客單分析
1.11月25日~ 12月3日累計(jì)訂單數(shù)量117700單，平均每位用戶訂單數(shù)為3單，相對于11月25日~12月1日，12月2日，3日的人均訂單數(shù)量略有下降。
用戶行為綜合分析：
1.用戶瀏覽最多的日期是12月2日，3日，因?yàn)榕c11月25日，26日同為周末，但瀏覽量明顯上升，排除節(jié)假日影響，推測為其他渠道引流或者活動導(dǎo)致。
2.12月2日，3日活躍用戶數(shù)明顯上升，但是新增用戶數(shù)持續(xù)下降，加上用戶購買習(xí)慣中，加購再購買的行為占很大比例，因此推測，用戶提前將商品加入購物車，等到12月2日，3日活動日期再進(jìn)行購買。
3.12月2日，3日人均客單有所下降，推測可能有合并購買優(yōu)惠的活動。
商品分析
一.商品統(tǒng)計(jì)
以下為商品的瀏覽，收藏，加購物車，購買的前十名。
二.商品銷售結(jié)構(gòu)
1.D類商品的銷售量最高（占19.93%），C類商品的銷售量最低（占8.87%）。
2.用戶在各類商品上瀏覽的時間大致與銷量成正比關(guān)系。
3.各類商品每日銷售的比例沒有明顯的變化。
4.銷售下降最快為11月27日（5.63%），上升最快為12月2日（27.7%），11月25日~ 12月1日的銷售環(huán)比增長率波動范圍為-5.63%~3.43%。
三.pv轉(zhuǎn)化率
商品的最終pv轉(zhuǎn)化率為2.2%。篩選出轉(zhuǎn)化率小于2.2%的商品共3624個，下表為轉(zhuǎn)化率最小的前五個商品。
推測pv轉(zhuǎn)化率較小的原因?yàn)椋?br>
1.評論差評較多；
2.店鋪評分較低；
3.價格相對于同類商品不占優(yōu)勢。
……
三.復(fù)購率
復(fù)購率最高的是B類商品，最低為A類。
商品綜合分析：
1.商品的銷售量與用戶瀏覽時間呈正比關(guān)系，商品的銷售量主要原因之一為流量；
2.部分商品pv轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)低于平均轉(zhuǎn)換率，需要進(jìn)一步進(jìn)行風(fēng)控分析；
3.復(fù)購率最高的為B類，平均復(fù)購率為9.39%。
