淘宝用户行为分析(python)

提出问题

  • 日PV有多少
  • 日uv有多少
  • 付费率情况如何
  • 复购率是多少
  • 漏斗流失情况如何
  • 用户价值情况

理解数据

  • 数据集共104万条,内容2014年11月18日-2014年12 月18 日用户行为数据,公共6列
    • user_id:用户身份
    • item_id:商品ID
    • behavior_type:用户行为类型(点击、收藏、加购物车、 支付分别用1,2,3,4表示)
    • user_geohash:地理位置
    • item_category:品类ID(商品所属的类别)
    • time: 用户行为发生时间

数据清洗

  • 导入模块,数据


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  • 了解数据


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    • user_id,item_id需要转换数据类型,time需要转化数据类型,添加新列date,和hour,用于写下来的统计
    • user_geohash 用大量缺失值,别的列没有缺失值
  • 数据类型转化,添加新列


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用户行为分析

pv和uv

  • pv(访问量):即Page View 具体指网站的页面浏览量或者点击量
  • uv(独立访客):即访问您网站的一台电脑客户端为一个访客

日访问量分析

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  • pv和uv,数量级差距大,折线的波峰是双十二的时候
  • uv在10000左右。

不同时段访问量

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  • 0-5点访问量快速下降,5点到时10点,pv,uv上升,而到18点后访问量活跃度上升。

根据类型对访问量分析

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  • 四种用户行为的波动情况基本一致,从图2可以看出,加入购物车这一用户行为的pv总量高于收藏的总量。

用户的购买情况

用户的购买次数

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日ARPPU

  • ARPPU :从每位付费用户获得的收入 ARPPU=总收入/活跃用户付费数

人均消费次数=消费总次数/消费人数

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  • 付费人数的平均消费次数在2次左右,双12的时候在4 次左右

活跃用户数平均消费次数=消费总次数/活跃用户人数

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  • 付费次数在当天的活跃人数占比是0.25,双12的时候是0.5倍

同一时间段消费次数情况

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  • 同一时间段用户为单位消费1次的占绝大多数。

复购情况分析

复购情况,即两天以上有购买行为,一天多次购买

  • 复购率=有复购行为的用户数/有购买行为的用户总数


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    -- 复购率:0.8717

所有复购时间间隔消费次数分布

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