如何用mysql对淘宝用户行为进行分析

本文通过对淘宝用户行为的分析,如购买时段、商品偏好、转化漏斗及RFM模型,揭示用户购买规律。数据源来自阿里云天池,分析包括用户活跃时段、商品购买情况、转化率及用户分类,旨在提升店铺运营效率。

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一、项目背景和目的

项目集中于对淘宝用户行为的分析,如购买时段的分析、热销商品的分析、用户行为转化漏斗分析以及通过RFM模型对用户进行分类等,希望从中探索用户购买的规律,并将这些规律与店铺营销策略相结合,以实现更精细和精准的运营,让业务获得更好的增长。

项目数据来源于数据集-阿里云天池,通过此项目学习电商数据分析的指标与数据分析的基本方法。

本数据集(UserBehavior.csv)包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(行为包括点击、购买、加购、喜欢),数据集的每一行表示一条用户行为,由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成,并以逗号分隔。

二、分析维度

根据现有数据及分析目的,从四个维度进行分析:

第一个维度:用户购物情况整体分析

以PV、UV、平均访问量、跳失率等指标,分析用户最活跃的日期及活跃时段,了解用户行为习惯

第二个维度:商品购买情况分析

从成交量、人均购买次数、复购率等指标,探索用户对商品的购买偏好,了解商品的销售规律

第三个维度:用户行为转化漏斗分析

从收藏转化率、购物车转化率、成交转化率,对用户行为从浏览到购买进行漏斗分析

第四个维度:参照RFM模型,对用户进行分类,找出有价值的用户

、分析正文

分析步骤如下:

提出问题------理解数据------数据清洗------构建模型------数据可视化

(一)提出问题

  • 用户最活跃的日期及时段
  • 用户对商品有哪些购买偏好
  • 用户行为间的转化情况
  • 用户分类,哪些是有价值的用户

(二)理解数据

 用户行为类型又分为四种:

pv:商品详情页pv,等价于点击

buy:商品购买

cart:商品加入购物车

fav:收藏

(三)数据清洗

1.分批导入数据:原始数据有1亿多行,数据体量太大,这里我只导入200万行,通过navicate,分批导入。

(特别说明:第一次尝试时导入了700万行的数据,mysql直接崩溃,所以后来就只导入200万行的数据。不知道对于数据量特别大的,一般大家是怎么处理的呢?希望大神们可以在留言指点一二)

新建数据库userbehavior,建立新表:users,字段分别为:user_id(用户ID),item_id(商品ID),item_category(商品类目ID),behavior_type(用户行为),time_stamp(时间戳)

2.缺失值处理:通过查询,所有字段的计数都是200万行,没有缺失值;

3.一致化处理:因为分析涉及到时间、天、小时,所以,要把数据集里的时间戳列,即time_stamp列转化为日期。

增加3列,分别是:date_time, dates,times:

alter table users add column date_time varchar(45) not null;
alter table users add column dates date not null;
alter table users add column times varchar(10) not null;

分别给这3列赋值:

set sql_safe_updates=0;
update users set date_time=from_unixtime(time_stamp);
update users set dates=left(date_time,10);
update users set times=substring(date_time,12,5);

4.对异常值处理:

对dates列的日期值进行检查,看是否有错误值;因为数据集要分析的是从2017.11.25到2017.12.3日的数据,所以把不在这个日期范围内的数据筛选出来:

SELECT 
    dates
FROM
    users
WHERE
    dates NOT BETWEEN '2017-11-25' AND '2017-12-03';

返回991行,也就是说,有991行的日期并不是在这个范围内的,只占到数据集中很少的比例,为了不影响接下来的分析,把这些不符合的行,删除。

-- 删除不在分析范围内的日期值
DELETE FROM users 
WHERE dates NOT BETWEEN '2017-11-25' AND '2017-12-03';

对behavior_type列的值进行检查,看是否有异常值:

select behavior_type 
from users
where behavior_type not in('pv','buy','cart','fav');

查询结果:没有异常值

清洗后数据如下图所示:

四、构建模型

接下来就是对数据进行分析。

1.用户购物情况整体分析

我们先从整体来了解一下用户购物情况:

### 淘宝用户行为数据分析的方法与工具 #### 数据分析方法 在淘宝用户行为数据分析中,通常采用结构化的分析流程来解决问题并提取有价值的洞察。具体来说: - **数据预处理阶段** 需要完成数据导入和清洗工作。这一步骤涉及去除重复记录、填补缺失值以及纠正错误数据等内容[^1]。 - **数据分析框架** 基于AARRR模型(获取Acquisition、激活Activation、留存Retention、收入Revenue、推荐Referral),可以从多个维度评估用户的整体活跃度。例如通过SQL查询统计不同字段的数量分布情况可以帮助了解基础的数据概况[^2]。 - **核心指标构建** 构建两层主要的业务指标体系用于衡量不同的商业目标:一是反映用户交互模式的行为类KPIs如页面访问数(PV),独立访客数量(UV),转化效率等;二是关于产品特性的商品级测量标准像再购买频率(Repurchase Rate)或者畅销排行榜单排名状况等等[^1]。此外还存在由基本数值计算得来的复合型参数实例为每日平均查看次数等于总的PV除以UV之商。 - **高级分析技术应用** - 使用漏斗图展示客户旅程中的各个节点转换比例关系以便识别瓶颈所在位置从而优化用户体验设计。 - 应用RFM模型细分顾客群体进而制定个性化的营销策略提升忠诚客户的贡献度同时吸引新潜在消费者加入平台生态系统之中去。 #### 推荐使用的工具链路 对于执行上述提到的各种操作而言,则需依赖一系列强大的软件解决方案支持整个生命周期内的各项活动开展顺利进行下来: - **数据库管理系统(DBMS)** – MySQL适合存储大规模交易历史记录便于后期检索利用高效索引机制加快查询速度满足实时响应需求场景下的性能要求[^2]. - **编程语言&库生态**– Python凭借其丰富的第三方扩展包资源成为首选开发环境之一,特别是Pandas/Numpy可用于快速原型制作探索未知领域,NLTK/Sklearn则专注于自然语言理解和机器学习算法实现等方面提供强有力支撑作用. - **可视化仪表板创建器**– Tableau允许拖拽式界面轻松连接多种源头资料集生成动态图表故事叙述形式呈现复杂趋势变化规律给决策者带来直观感受效果显著优于传统静态报表方式[^2]. ```sql -- SQL 查询示例: 统计基本信息 SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS users, COUNT(DISTINCT item_id) AS items, COUNT(DISTINCT behavior_type) AS behaviors FROM data; ``` ---
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