2019-07-28

CD网站数据用户行为分析

项目介绍：数据集来源于CDnow网站的用户购买行为，使用网站18月的销售数据进行分析,根据复购率、回购率、高额消费用户等指标以及消费模型得到高价值的用户进行有针对的客户管理和维护

分析思路：

1.处理数据

2.进行用户消费趋势的消费（按月）

3.用户个体消费分析

4.用户消费行为

5.复购率和回购率分析

1.处理数据：

(1)第三方工具包及导入数据：

得到数据

（2）数据描述分析：

用户平均购买2.4个商品，标准差为2.3，中位数为2个商品，75分为数为3个商品，说明大部分订单的购买量都不多。单个用户购买商品最大值为99个。一般而言，消费了数据都会呈现二八定律，即20%的客户贡献了80%的订单量或销量。

（3）将日期格式转化，新增一个month字段方便后续分析：

2.用户消费趋势分析（按月）

（1）每月的消费总金额：

前三个月消费总额达到最高

(2) 每月的消费次数

(3)每月的产品购买量

(4)每月的消费人数

3.用户个体消费分析

(1)用户消费金额描述统计

(2)用户消费金额散点图

(3)用户消费金额的分布图

(4)用户累计消费占比：

4.用户消费行为

(1)用户第一次消费：

(2)用户最后一次消费

(3)新老客消费比

（4）用户分层

a.建立RFM模型：

b.建立分析模型：

c.各类型用户数量

（5）新，老，活跃，回流，流失分析：

建立数据透视表，查询出每个用户在月内的消费次数

将月内消费次数大于0的标记为1，不消费标记为0

可得每个月每个用户的状态

每个月内用户状态的人数

（6）用户购买周期（按订单）

a.用户消费周期描述

用户两次消费之间的时间间隔平均值为68天，最大值有533天

说明大部分用户消费时间间隔较短，因为过半用户仅消费了一次

b.用户生命周期（按第一次&最后一次消费）

去掉只消费一次的用户， 呈现双峰趋势图。少部分用户集中在50天～300天，属于普通型的生命周期，高质量用户的生命周期，集中在400天以后，属于忠诚用户了。

5.复购率和回购率分析

(1)复购率（自然月内，购买多次的用户占比）

之前已经求出每月用户的消费次数

将自然月内消费次数大于1的用户标记为1，消费次数为1的标记为0，没有消费的标记为NaN

（2）用户回购率（本月消费过，下月仍然有消费）：

前面已经求出，将自然月内有过消费的用户标记为1，没有消费的用户标记为0

将自定义函数应用