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用Python对淘宝用户行为数据的分析_基于python的淘宝用户行为分析

作者：小蓝xlanll | 2024-02-28 14:16:45

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基于python的淘宝用户行为分析

目录

一、分析目的

二、数据获取与理解

三、具体做法

1.导入并清洗数据

3.1.1.把时间戳改为datetime类型

3.1.2.查看是否存在重复的行数据

3.1.3.查看列中是否存在缺失数据

3.2.1.一个月内每天pv、uv的变化

3.2.2.日ARPPU,日ARPU

3.2.3.付费率

3.2.4.复购率

3.2.5.用户行为转化漏斗图

3.2.6.用户价值RFM模型分析（RF）

3.3.1.点击量top10的商品

3.3.2.购买量top10的商品

3.3.3.点击量前十的商品的购买量

3.3.4.购买量前十的点击量

3.4.1.对所有用户的购买行为进行数据统计

3.4.2.每个用户对商品的不同行为的汇总

3.4.3.由不同行为导致的转化率

3.4.4.由不同行为导致的流失率

3.4.5.不同行为Top10的商品

五、参考文献

项目前言

数据分析是要依靠使用者的具体需求从而进行进一步的分析。由于没有具体的使用者，所以该数据用作训练项目进行数据处理。本文使用anaconda中的jupyter notebook完成

一、分析目的

通过挖掘用户行为的数据价值，从而进行深度分析，最后通过可视化的方式展现出来。用来处理运营过程中所需要解决的用户需求，产品需求等。有利于优化运营策略，提升运营效率。

二、数据获取与理解

1.数据来源

阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId&

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