电商平台用户行为分析—Tableau

原创 已于 2022-05-16 22:22:33 修改 · 850 阅读 · 5 ·
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#数据分析 #mysql

于 2022-05-16 22:22:25 首次发布
本文基于先前在MySQL中清洗的数据，通过Tableau进行数据连接和更新，专注于用户分析和用户行为分析。在Tableau中，对数据进行了深入的可视化探索，揭示了用户的行为模式和关键洞察，为后续的数据决策提供支持。

在之前文章https://blog.youkuaiyun.com/rubyw/article/details/124632518基础上结合tableau进行分析

一、获取数据

  • 连接mysql数据库，登录

  •  连接目标库behavior，目标表data，进行数据更新

 数据源data是之前在mysql中进行数据清洗过的数据，接下来就利用tableau进行数据可视化分析

二、用户分析

 二、用户行为分析

 

 

电商用户行为分析
weixin_44805241的博客
05-10 3075
01 项目背景 选取了2017年11月25日至2017年12月3日之前，有行为的1000w用户的所有行为（包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5w，分析了用户行为与商品规律 以淘宝app平台用户行为数据集，通过行业的指标对淘宝用户进行分析，探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。 通过对用户行为的解读分析，以此来洞察隐藏在用户各个行为背后的寓意，结合洞察的结论提出相关的优化建议给至平台和商家，从而实现平台、商家和用户的共赢。 02
手把手教你电商用户行为分析 | 附实战代码
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02-16 2862
导读：本文将针对淘宝App的运营数据，以行业常见指标对用户的行为进行分析。作者：刘鹏、高中强来源：华章计算机（hzbook_jsj）数据内容包括user_id（用户身份）、item_id（...
电商用户行为分析大数据平台相关系列9-用户访问session的模块介绍
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05-23 7132
1、Session介绍用户在电商网站上，通常会有很多的点击行为，首页通常都是进入首页；然后可能点击首页上的一些商品；点击首页上的一些品类；也可能随时在搜索框里面搜索关键词；还可能将一些商品加入购物车；对购物车中的多个商品下订单；最后对订单中的多个商品进行支付。用户的每一次操作，其实可以理解为一个action，比如点击、搜索、下单、支付用户session，指的就是从用户第一次进入首页session就开
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05-09 2728
电商用户行为分析（更新中） 数据集使用了阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集–UserBehavior是，用于隐式反馈推荐问题的研究。该数据集包含了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）。由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成。 我将记录自己对这个数据集的简单分析，通过使用pandas和mysql对数据做处理，使用pyplot来进行可视化。（由于该数据集过于庞大，设备的性能有限，本次实验中仅使用前100000
电商用户行为分析（二）
qq_53500716的博客
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电商用户行为分析 2.2用户行为转化分析 2.2.1用户行为阶段转换 下面我们开始对用户的行为进行分析，找到用户在四个行为的转化率、流失率，在何种情况下用户的购买欲望会上升，下降以及四个行为之间的关联。 早在之前我们就已经查询了四个行为的总数量 从这里其实就可以看出点击数远远要超过下面三个行为，为了使数据更透明化，我们使用漏斗图来分析，下面我们使用了pyecharts来对漏斗图进行绘制，虽然用pyplot也可以进行绘制（通过绘制两个横向柱形图，一个全数据，一个用来遮挡主数据图），但是pyecharts绘制
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"大数据-电商用户行为分析大数据平台-数据分析.zip"这个压缩包文件显然聚焦于如何利用大数据技术来理解和洞察电商用户的购买行为，以实现更精准的市场营销和业务优化。下面我们将深入探讨这一主题的相关知识点。 ...
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