《数据分析师实战：电商平台用户行为分析案例》
一、案例背景
随着互联网的快速发展，电商行业竞争日益激烈，某电商平台希望深入了解用户行为，以提高用户留存率、增加销售额并优化用户体验。
二、数据收集
图片来源于网络，如有侵权联系删除
该平台收集了以下几类数据：用户基本信息（年龄、性别、地域等）、用户浏览记录（浏览时间、浏览页面、商品类别等）、购买记录（购买时间、购买商品、金额等）以及用户交互数据（收藏、评论、加入购物车等），这些数据来自平台的数据库，涵盖了过去一年的数据，数据量达到数百万条。
三、数据清洗与预处理
1、缺失值处理
- 在用户基本信息中，部分用户的年龄字段存在缺失，对于缺失的年龄值，采用中位数填充的方法，因为年龄分布近似正态分布，中位数可以较好地代表整体情况。
2、异常值处理
- 在购买金额数据中，存在极少数极高的数值，经分析为企业采购等特殊情况，对于这些异常值，采用了基于四分位距（IQR）的方法进行处理，将大于Q3 + 1.5 * IQR或小于Q1 - 1.5 * IQR的值视为异常值并进行修正。
3、数据标准化
- 对于不同量纲的数据，如浏览时间（以秒为单位）和购买金额（以元为单位），采用Z - score标准化方法，将数据转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布，以便后续的数据分析。
四、数据分析过程
1、用户行为路径分析
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 通过对用户浏览记录和交互数据的分析，构建用户行为路径图，发现大部分用户的行为路径为：首页 - 商品列表 - 商品详情 - 加入购物车 - 结算，但也有一部分用户在浏览商品详情后直接离开，这部分用户流失率较高。
- 针对这一情况，平台对商品详情页面进行优化，增加了相关商品推荐和促销活动提示，以吸引用户继续留在平台购物。
2、用户购买频率分析
- 根据购买记录，对用户的购买频率进行分组分析，发现约20%的用户为高频购买用户（每月购买3次以上），这些用户主要集中在年轻女性群体，且购买的商品类别以时尚服饰和美妆为主。
- 平台针对这一用户群体推出了专属的会员计划，提供更多的折扣和优先配送服务，以提高他们的忠诚度。
3、用户购买时间分析
- 分析购买时间发现，晚上8点 - 10点是购买高峰期，平台在这个时间段增加了客服人员数量，以更好地解答用户的疑问并处理订单，在这个时间段推出限时促销活动，进一步刺激消费。
五、数据可视化呈现
1、制作了用户行为路径的桑基图，清晰地展示了用户在不同页面之间的流量转化情况。
2、绘制了不同性别、年龄组的购买频率柱状图，直观地反映了各群体的购买差异。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、利用折线图展示了一天24小时内的购买量变化趋势，方便管理层确定营销活动的时间安排。
六、结论与建议
1、结论
- 通过对用户行为的深入分析，发现平台在用户留存和转化方面存在一些可优化的环节，不同用户群体在购买行为上存在明显差异，且用户行为受时间因素影响较大。
2、建议
- 持续优化商品详情页面，根据用户浏览历史提供更个性化的推荐。
- 针对不同购买频率的用户群体，制定差异化的营销策略。
- 根据用户购买时间规律，合理安排营销活动和客服资源。
通过这个案例可以看出，数据分析师在电商平台的运营中起着至关重要的作用，通过对海量数据的收集、清洗、分析和可视化呈现，可以为企业提供有价值的决策依据，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
评论列表