淘宝电商用户行为数据分析及可视化—基于MySQL/Tableau/PPT（含分析报告及代码）

淘宝APP用户行为分析
最新推荐文章于 2024-06-25 11:07:30 发布
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#数据分析 #SQL SQL语句 SQL初学者 SQL语句提升 #大数据

本项目利用MySQL清洗淘宝APP真实用户行为数据，采用AARRR、RFM等模型分析用户价值，通过Tableau可视化结果，从商家、平台、用户角度提出优化建议。

本项目以阿里巴巴移动电商平台-淘宝APP的真实用户-商品行为数据 User Behavior Data on Taobao App 为基础，使用MySQL进行数据清洗，使用AARRR模型、RFM模型、漏斗模型等对用户行为和用户价值进行分析，再用Tableau做可视化，并形成PPT报告，最后从商家（优化产品组合，合理定价）、平台（优化功能，提升转化率）、用户（提升用户活跃度、差异化用户营销，进行用户流失预测）三个方面提出建议。

–待补充

基于Python爬虫的淘宝商品销售量分析和可视化系统实现
AI架构师小马
04-19 700
基于Python爬虫的淘宝商品销售量分析和可视化系统实现 1. 背景介绍 1.1 电子商务数据分析的重要性 在当今时代,电子商务已经成为了一个不可忽视的巨大市场。随着互联网的快速发展,越来越多的人选择在线购
ChatGPT 4 OpenAI 数据分析动态可视化案例
sunzhuan158的博客
11-14 806
数据分析可视化是一种将原始数据转化为图形或图像的方法，使得数据更易理解和解读。这种方法能够帮助我们更清楚地看到数据中的模式、趋势和关联性，从而更好地理解数据，并据此做出决策。2. 加快决策过程：数据可视化可以快速揭示数据中的关键模式和趋势，从而帮助决策者做出快速决策。1. 提高数据理解性：通过图形展示的数据通常比数字和文字更易理解。5. 热力图：常用于展示两个类别变量的交叉关系的强度或频数。4. 促进交流：通过图形展示的数据更易于向他人解释和展示。2. 柱状图和条形图：常用于比较多个类别的数据。
淘宝电商用户行为数据分析及可视化—基于MySQL/Power BI（含代码）
Stella的博客
05-28 1万+
本项目以阿里巴巴移动电商平台的真实用户-商品行为数据为基础，使用MySQL进行数据清洗，以AARRR模型、RFM模型为基础展开分析，再用Power BI做可视化，最后从提升用户活跃度、促进商品成交、差异化用户营销三个方面提出建议。
MySQL项目-淘宝用户购物行为数据可视化分析
こがみけい的博客
03-08 3756
本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析，为以下问题提供解释和改进建议： 1.分析用户使用淘宝过程中的常见电商分析指标，建立用户行为转化漏斗模型，确定各个环节的流失率，找到需要改进的环节； 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律，找到用户在不同时间周期下的活跃规律，据此提出相应的营销策略； 3.分析用户对不同种类商品的偏好，提出针对不同商品的营销策略； 4.通过RFM模型对用户进行分层，对不同类型用户的行为进行分析，并提出相应的运营策略。
【数据分析实例】1000 万条淘宝用户行为数据实时分析
微信号：RunsenLiu
03-01 1946
【数据分析实例】1000 万条淘宝用户行为数据实时分析
数据分析项目｜淘宝用户行为分析（Python+可视化）
m0_74942241的博客
02-06 9710
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ChemCorpTableau仪表板数据分析与可视化
“ChemCorpTableau-仪表板”这一标题所指向的是一套基于Tableau平台构建的企业级数据可视化与分析系统，专为化工企业（可能以“ChemCorp”作为示例或实际企业名称）量身打造的商业智能解决方案。该系统的描述虽然...
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ChatGPT4 完成数据分析结构分析，动态饼图可视化
sunzhuan158的博客
11-17 1267
4. **百分比堆叠柱状图/百分比堆叠条形图（Percentage Stacked Bar Chart）**：这是堆叠柱状图的一个变种，其中每个堆叠柱子的总长度（或高度）是固定的（通常是100%），各部分的长度（或高度）表示各部分占总量的百分比。3. **堆叠柱状图/堆叠条形图（Stacked Bar Chart）**：堆叠柱状图（或条形图）是每个类别的长度（或高度）表示该类别的数量，各个类别的柱子（或条）叠加在一起表示总量。它适用于表示不同类别之间的比较，以及每个类别占总数的百分比。
大数据分析工程师入门12-Tableau数据可视化
大数据与人工智能
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数据分析案例之淘宝用户行为分析完整报告.pdf
12-23
数据分析案例之淘宝⽤户⾏为分析完整报告 ⼀、项⽬背景 ⼀、项⽬背景 UserBehavior为淘宝⽤户⾏为的数据集，数据集包括了2017年11⽉25⽇⾄2017年12⽉3⽇之间，有⼤约82万随机⽤户的⽤户⾏ 为（⾏为包括点击pv，购买buy，加购物车chart，收藏fav）数据。 ⼆、项⽬⽬标 ⼆、项⽬⽬标 通过对⽤户⾏为的分析，主要实现下⾯两个⽬的： 1、为客户提供更精准的隐式反馈，帮助⽤户更快速找到商品； 2、为提⾼公司的交叉销售能⼒，提⾼转化率，销售额，提升公司业绩。 三、分析思路 三、分析思路 主要从以下四个维度对⽤户⾏为进⾏分析和建议： 1、⽤户⾏为间的转化情况分析：利⽤漏⽃模型分析⽤户从商品浏览到购买整个过程中，常见的电商分析指标，确定各个环节流失率， 提出改善转化率的建议。 2、⽤户的⾏为习惯分析：利⽤pv、uv等指标，找出⽤户活跃的⽇期以及每天的活跃时间段。 3、⽤户类⽬偏好分析：根据商品的点击、收藏、加购、购买频率，探索⽤户对商品的购买偏好，找到针对不同商品的营销策略（购买 率较⾼的类⽬和产品，优化产品推荐）。 4、⽤户价值分析：找出最具有价值的核⼼⽤户群，针对这个群体推送个性化推送，优惠券或者活动。 逻辑如下： 四、数据处理 四、数据处理 主要使⽤⼯具：Navicat for MySQL，MySQL, power BI。 （⼀）准备数据 （⼀）准备数据 1、数据来源 、数据来源 阿⾥云天池： 2、将数据导⼊ 、将数据导⼊MySQL 使⽤Navicat导⼊功能，导⼊后结果如下图，这⾥会出错卡在导⼊步骤的5/8位置。 使⽤代码直接导⼊，结果如下图，未出现上述卡住现象。 3、数据理解 、数据理解 本数据主要包含了⼤概82万条数据，每⼀⾏分别表⽰⼀个⽤的⾏为，由⽤户ID（User_ID）、产品ID（Item_ID）、类⽬ ID（Category_ID）、⾏为类型（Behavior_type）、时间戳（Timestamp），⾏为类型⼜分为点击（pv）、收藏（fav）、加购物车 （chart）、购买（buy）。 （⼆）数据清洗 （⼆）数据清洗 1、 、Timestamp⼀致化处理 ⼀致化处理 Timestamp列，⽆法直接分析，需要将其划分为三列，分别为时间，⽇期，⼩时。 --添加新列，根据Date_time返回⽇期时间 --添加新列，根据Date返回⽇期时间 --添加新列，根据Time返回⼩时 2、挑出⽬标数据集 、挑出⽬标数据集 由于项⽬背景是需要对2017年11⽉25⽇⾄2017年12⽉3⽇之间⽤户⾏为数据集进⾏隐式反馈推荐问题的研究，所以需要对不在这 个时间内的数据进⾏删除。 --先检查是否有在2017-11-01和2017-11-20之间的时间值。 --删除掉这段时间以外的⾏ 3、删除重复值 、删除重复值 使⽤SQL语句发现，有出现重复字段。 全字段重复有两⾏，下⾯去重⽅法并不对全字段的奏效，我采⽤的是直接删除，删除数据仅4⾏针对现有的380万⾏数据影响较⼩。 4、缺失值处理 、缺失值处理 对所有列进⾏了计数查询后，发现'Timestamp'字段有null值，然后我们删除空值所在的列。 数据清洗完毕。 导⼊数据集⼤⼩预览： （三）数据分析 （三）数据分析 结果均为先使⽤sql分析数据，获得分析结果，然后将分析结果导出到excel或者power BI中进⾏可视化。 1、数据整体情况概述 、数据整体情况概述 a、总体uv、pv、⼈均浏览次数、成交量 b、⽇均uv、pv、⼈均浏览次数、成交量 使⽤power BI处理数据后将其导出后分析对应的每个指标与时间之间的关系。 c.⽤户整体⾏为数据 d、⽤户的复购率和跳失率 2017年11⽉25⽇⾄2017年12⽉3⽇之间，⽤户的复购率为66.4%且流失率为0，说明淘宝对⽤户有较⼤的吸引⼒使⽤户停留且⽤户 的忠诚度⾮常⾼。可以进⼀步提⾼复购率，⿎励⽤户更⾼频次的购物。 2、⽤户转化情况分析 、⽤户转化情况分析 a、⽤户转化率及流失分析 上图统计了各个⾏为的总数量，点击后，到加购物车或者收藏概率在3%-6%之间，⽽最后真正购买的概率降到了2.4%，说明⽤户的⾏ 为在浏览了商品详情页后出现了⼤量的流失。但是⽤户是否也是在点击后产⽣了⼤量的流失呢？ 对此，对各个⽤户⾏为类型的⽤户数进⾏了统计，并使⽤漏⽃转化模型进⾏了处理，建⽴了⽤户转化漏⽃图。 上图可以看出，⽤户并未点击后就⼤量流失，并且最后付费⽤户⽐例达到了69%，购买率达到了7成，说明⽤户的购买意愿较为理想。 结合⽤户⾏为数统计推断⽤户的点击⾏为远远超过了收藏和加购物车的⾏为，说明⽤户有较⼤的可能在购物时有"货⽐三家"的习惯。 所以针对⼤部分点击后转化到加购物车和收藏的概率较低有较⼤的提升空间，APP可以通过优化推荐商品的功
实战3-淘宝用户行为分析及可视化
qq_42965915的博客
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Python淘宝手机爬虫数据可视化分析大屏全屏系统 开题报告
杭州.黄老师
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然而，值得注意的是，国外在数据爬虫和可视化分析领域的研究相对成熟，拥有一些先进的爬虫框架和数据分析工具。而国内在淘宝手机数据的研究上，随着大数据时代的推进和技术工具的发展，呈现出蓬勃发展的趋势，将有助于企业和研究机构更深入地了解市场动态和消费者需求，为决策提供更加精准的数据支持。因此，Python淘宝手机爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究不仅可以帮助商家深入了解市场趋势和消费者需求，为产品策略、营销策略的制定提供数据支持，同时，也为学术研究提供了丰富的实证数据，推动电子商务、市场营销等相关领域的发展。
淘宝用户行为分析大数据可视化
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DaPiCaoMin的博客
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此项目旨在分析淘宝用户的行为数据，通过可视化技术展示关键统计数据，帮助了解用户的行为模式和偏好。项目包括数据处理、数据可视化以及后端数据服务。本项目通过对淘宝用户行为数据的分析与可视化，实现了用户行为模式的展示。项目使用了 Flask 作为后端框架，提供数据接口；使用 ECharts 进行前端数据可视化。通过数据处理和可视化，项目能够帮助用户了解淘宝用户的行为趋势和偏好，为进一步的分析和业务决策提供了数据支持。
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2401_84140060的博客
04-16 855
🍅 硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。🍅 技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。🍅 面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。🍅 知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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