电商⽤户数据分析报告 CDNow曾经是⼀家在线⾳乐零售平台，后被德国波泰尔斯曼娱乐集团公司出资收购，其资产总价值在最辉煌时曾超过10亿美元。本⽂主要通过分析CDNow⽹站的⽤户购买明 细来分析该⽹站的⽤户消费⾏为，使运营部门在营销时更加具有针对性，从⽽节省成本，提升效率。 数据来源 本次分析数据来源CDNow⽹站的⽤户在1997年1⽉1⽇⾄1998年6⽉30⽇期间内购买CD交易明细。 ——提取码: va7h 数据集⼀共有⽤户ID，购买⽇期，订单数，订单⾦额四个字段。 import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #读取数据 #4列特征，分别为⽤户id，购买⽇期，购买数量，购买⾦额 columns=['user_id','order_dt','order_products','order_amount'] data=pd.read_table('./CDNOW_master.txt',names=columns,sep='\s+') data.head() user_id user_id order_dt order_dt order_products order_products order_amount order_amount 0 0 1 19970101 1 11.77 1 1 2 19970112 1 12.00 2 2 2 19970112 5 77.00 3 3 3 19970102 2 20.76 4 4 3 19970330 2 20.76 data.describe() # 数据的基本信息 user_id user_id order_dt order_dt order_products order_products order_amount order_amount count count 69659.000000 6.965900e+04 69659.000000 69659.000000 mean mean 11470.854592 1.997228e+07 2.410040 35.893648 std std 6819.904848 3.837735e+03 2.333924 36.281942 min min 1.000000 1.997010e+07 1.000000 0.000000 25% 25% 5506.000000 1.997022e+07 1.000000 14.490000 50% 50% 11410.000000 1.997042e+07 2.000000 25.980000 75% 75% 17273.000000 1.997111e+07 3.000000 43.700000 max max 23570.000000 1.998063e+07 99.000000 1286.010000 从上可知，看数据6关键指标：样本数：69659，最⼩值：0，最⼤值：1286，平均值：36，⽅差36，中位数：26。平均数⼤于中位数，右偏 分布。没有空缺数据，不⽤清理直接分析，注意到⽇期数据是整数型，需要转换成时间格式。 #增加两个新时间序列 #将order_dt转化成时间格式 data['order_date']=pd.to_datetime(data.order_dt,format='%Y%m%d') #将order_date转化成每⽉起始第⼀天#将order_date转化成每⽉起始第⼀天 data['month']=data.order_date.values.astype('datetime64[M]') #按⽤户ID进⾏分组 user_grouped=data.groupby('user_id').sum() user_grouped order_dt order_dt order_products order_products order_amount order_amount user_id user_id 1 1 19970101 1 11.77 2 2 39940224 6 89.00 3 3 119833602 16 156.46 4 4 79882233 7 100.50 5 5 219686137 29 385.61 6 6 19970101 1 20.99 7 7 59921434 18 264.67 8 8 159775420 18 197.66 9 9 59921222 6 95.85 10 10 19970121 3 39.31
《电商用户数据分析报告》
这份报告基于CDNow网站在1997年1月至1998年6月期间的用户购买数据，旨在深入理解用户的消费行为，为运营部门提供更具针对性的营销策略，从而优化成本，提升效率。CDNow曾是在线音乐零售领域的领头羊，最终被德国博泰尔斯曼娱乐集团收购，巅峰时期资产超过10亿美元。
数据集包含了四个关键字段：用户ID、购买日期、订单数和订单金额。我们导入了必要的数据处理库，如numpy、pandas、matplotlib和seaborn，并使用pandas的read_table函数读取数据。数据预览显示了数据集中的一些记录，包括用户ID、购买日期、购买数量和购买金额。
通过对数据进行描述性统计分析，我们发现样本总数为69659，最小值为0，最大值为1286，平均值为36，标准差为36，中位数为26。数据呈现出右偏分布，即平均值大于中位数，这通常意味着数据中有较大的异常值或者少数用户贡献了大部分的销售额。数据没有缺失值，可以直接用于后续分析。不过，日期数据是以整数形式存储，需要转化为日期类型以便进一步处理。
为了便于分析，我们创建了两个新的时间序列：一个将'order_dt'转化为日期格式，另一个转化为每月的第一天。这使得我们可以对数据按月进行聚合，更好地理解用户的月度消费模式。通过将数据按用户ID进行分组并求和，我们得到了每个用户的总购买次数、产品数量和总金额。例如，用户1在1997年1月1日有一次购买，总金额为11.77美元，而用户10在1997年1月21日有三次购买，总金额为39.31美元。
这些初步的分析只是冰山一角。深入研究可能包括以下方面：
1. 用户购买频率分析：探索用户在特定时间段内的购买频率，找出活跃用户和潜在的忠诚客户。
2. 订单金额分布：研究订单金额的分布情况，识别平均消费水平以及是否存在高价值交易。
3. 用户消费模式：分析用户在不同时间段（如工作日、周末或节假日）的购买行为，以及购买的产品类别偏好。
4. 购买周期：了解用户购买之间的间隔时间，找出用户的购买习惯和周期。
5. 客户生命周期价值（CLV）计算：预测用户未来可能带来的总利润，指导资源分配和客户保留策略。
6. 营销活动效果评估：结合促销活动的时间点，分析其对销售量和用户行为的影响。
通过以上分析，可以优化推荐系统，提高转化率，同时针对不同的用户群体制定个性化的营销策略，降低客户获取成本，提升整体业务效益。此外，还可以识别出可能的欺诈行为，保护公司利益。
这份电商用户数据分析报告提供了对CDNow用户行为的初步洞察，为进一步的市场研究和策略制定奠定了基础。通过深入的数据挖掘和建模，可以揭示更深层次的商业洞见，为决策提供强有力的数据支持。
