使用Python对淘宝用户行为进行分析。以下是分析过程：
1、提出问题
2、理解数据
3、清洗数据
4、数据分析
5、结论
一、提出问题
1、电商数据分析指标
2、分析目标
1)UV、PV、日均访问量、复购率
2)通过对浏览、收藏、加购、购买等过程流失情况的分析，确定具体问题，提出改善意见。
3)分析各种产品及类目的销售情况，找出运营关键点，提出优化意见。
4)通过对用户行为的分析，找出哪些是潜在客户、哪些是高质客户，并根据客户偏好提出优化方案。
二、理解数据
1、数据来源
本次分析数据集取自阿里天池--https://tianchi.aliyun.com/home/?spm=5176.12281920.0.0.75df3f741LOI3P
2、数据介绍
经过清洗后留下有效数据包括用户48984个、商品1080286个、商品类目7352个、用户行为4997368条。
三、数据清洗
1、导入数据
本次分析通过Python连接Mysql来获取数据。
2、清洗数据
由于数据完整无缺失，所以可以直接进行下一步。
1)修改列名
2)修改数据格式
3)转换时间格式并拆分
4)删除多余数据
四、数据分析
1、UV、PV、日访问量、复购率
1)UV
2)PV
3)日访问量
4)复购率
2、浏览、收藏、加购、购买等客户流失情况分析
总体来看，由浏览到收藏加购的转化率在9.49%，而最终变现的转化率只有2.24%，低于电商行业的平均转化率，有7%以上的客户在这个过程中流失了，说明问题可能存在于价格和付款流程方面，之后可以通过优化价格和付款流程来提高转化。
3、各类商品销售情况分析
图中展示的分别是浏览、加购、收藏、购买前五的几类商品，其中，4756105、4145813两类商品的浏览、加购、收藏、购买量都在前五，较为稳定;1464116、2735466、2885642三类商品的浏览、加购、收藏都在第五之后，但是购买量却分别为第一、第二和第四，说明这三类商品可能是日常用品，价格、质量等区别不大;2355072、982926这两类商品的浏览、加购、收藏量都处于前五，但是购买量却跌出前五，说明这两类商品的需求量较大，但是都不是急需品，并且价格高于消费者的心理价位。
4、用户行为分析
1)每日用户行为分析
根据上图可以看出，每天的加购、收藏和购买量都几乎没什么变化，而点击和浏览量在第二周的周末有明显的增加，但是第一周的周末却没有增加，推测可能是由于刚过完双11没多久，用户的资金不是很充足，之前购买的物品还没有完全消化掉。
2)分时段用户行为分析
可以看出，每天从1点到5点用户活跃度快速下降，从5点到10点用户的活跃度逐步上升，10点到18点用户的活跃度较为平稳，18点到22点用户的活跃度呈直线上升，22点到23点用户活跃度有小幅的下降。
3)用户行为分析
可以看出部分如234304这类用户购买、收藏、加购量都较高;部分如242650这类用户加购和收藏量较高但是没有购买量;部分如122504这类用户不需要收藏和加购直接购买。
针对这些不同种类的用户采用不同的营销方式，做到有针对性的促销方式，做到精准营销。
五、结论
1、总体转化率只有2.24%，有7%的用户在付款阶段流失了，需要优化价格和付款程序，可以通过增加活动、扩大付款方式等来提高转化率。
2、根据各类商品销售情况的分析，了解用户对各类商品的需求和期望，及时调整库存，减少资金占用和仓库积压，适时调整商品价格，做到精准营销。
3、大部分用户都活跃在10点到23点之间，在18点到23点之间活跃度最高;每周的工作日用户的活跃度变化不大，但是在周末有一个小高峰。
4、通过不同的用户行为，进行差异化运营，做到精准营销。
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本文来源： 淘宝行为数据分析
