(1)电商用户消费行为分析
A. 数据清洗,time列转成标准datetime,首先是用户整体消费趋势分析含按month统计产品购买数量,消费金额,消费次数,消费人数;然后是用户个体消费分析含用户消费金额,消费次数(产品数量)描述统计,分别subplot()各个bar图,line图和scatter图;
B.用户消费行为:求首次购时间和最后一次购买时间,然后分别plot()图;然后用户分层,分别计算R-F-M值,做RFM模型,然后用户分层可视化scatter()图;
C.新老,活跃,回流用户分析及可视化,用户购买周期,用户生命周期分析以及可视化,复购率和回购率分析以及可视化
(2)电商新零售客户数据分析
A.数据清洗,提取订单时间中的:年-月-日,去重,分析异常数据占比和特点;按月分组,销量最多的月份排序可视化bar图;
B. 按城市分组,按购买数量求和,按数量求和排序,购买商品数量前10的城市--可视化bar图;
C.计算客单价;按客户ID分组,汇总销售数量和销售额,计算用户平均消费金额和消费次数;
D. pivot_table透视表计算年度退货率;计算R-F-M值,各分位数段客户消费