数据来源：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=46&userId=1

数据背景：基于阿里巴巴电商平台上某店铺的真实用户商品行为数据，通过数据分析了解数据背后更深入的意义，并对商家提出适当的运营建议

实战工具：Python、tableau、Excel

实战过程：

一、数据清洗及整理

3.1 获取每日或每时间段的点击/收藏/加购/购买浏览量（代码可用循环进行优化）

3.2 获取相对应的每日或每时间段的点击/收藏/加购/购买独立访客数

3.3 获取每日或者每时间段的总访问量及总访客数

3.4 获取一个月内不同用户总购买次数

注：

访客数(UV)：一天之内网站的独立访客数，一天内同一访客多次访问网站只计算1个访客

浏览量(PV)： 即页面浏览量或点击量，若同一用户多次打开或刷新同一个页面，PV值会累加

将Python获取的数据填入Excel中，利用Excel函数工具进行简单的计算并整理出一份数据表

运营数据计算：

(1)平均每付费用户收入=付费总收入/付费总用户数（用购买次数代替消费金额）

(2)平均每用户收入=付费总收入/付费总用户数（用购买次数代替消费金额）

(3)付费率=付费总人数/活跃用户数=购买访客数/访客数

(4)跳出率=浏览单页即退出的次数 / 访问次数=单日点击数/单日浏览量

(5)转化率=产生下一行为的访客人数 / 上一行为的访客人数

将Excel表格数据导入tableau，利用tableau进行数据分析及可视化操作

注：文中分析所说平日指的是不包含12月12日的数据值，当日指的是12月12日的数据值，所计算的平均值均是平日的数据

页面跳出率约为94%，点击到下一步的操作转化率低于30%，说明该商品本身的属性偏向于吸引有需要的人群，用户的加购、收藏、购买的转化率均高于50%，说明店家应该提高商品页面质量更容易吸引有需要的顾客进行购买

一天的时间内用户从17时开始持续活跃至23时，店家应该利用这个黄金时间段，譬如开展更多的促销、优惠、直播卖货等活动，吸引更多用户关注并购买，提高转化率

一个月内的用户购买次数分析：4330个用户ID中只有55个用户的单月购物次数大于10次，也就是87%的用户单月购买次数在10次以下

复购率分析：复购率=重复购买客户数量/客户样本数量（重复购买即为购买次数大于1）