京东用户行为分析产品系统

本项目基于电商平台用户行为数据开展分析，主要解决用户购物行为分析和运营决策支持问题。通过对用户浏览、收藏、加购物车、下单等行为数据进行挖掘，分析用户访问情况、购买转化情况、留存情况以及用户价值分层情况，为电商平台优化商品运营、提升用户转化率和制定精准营销策略提供数据支持。项目场景属于互联网电商行业的数据分析与用户运营方向。

本项目主要包括数据清洗、用户行为分析、用户转化分析、留存分析和用户价值分析等功能模块。
首先对原始数据进行预处理，包括缺失值检查、时间字段转换、行为类型映射等操作。随后统计PV、UV、人均访问量、消费用户占比等核心流量指标，分析用户访问情况。通过漏斗模型分析用户从浏览、收藏、加购物车到下单的转化过程，找出转化流失环节。同时对用户消费频次、复购率、留存率进行分析，了解用户活跃情况。最后利用RFM模型中的R和F指标对用户进行分层，识别高价值用户和潜在用户，为后续运营提供参考依据。

本人负责项目的数据处理、指标计算、分析建模以及可视化展示工作。使用Python作为主要开发语言，利用Pandas进行数据清洗与统计分析，使用NumPy进行数据计算，结合Matplotlib、Seaborn等工具完成数据可视化展示。
项目中对用户行为数据进行了时间拆分、行为分类和特征提取，并构建流量分析、消费频次分析、漏斗转化分析、留存率分析、商品销售分析以及RFM用户分层模型。通过图表展示用户行为规律和转化路径，帮助发现用户流失节点和高价值用户群体，实现从原始数据到业务分析结果的完整流程。