mysql 电商实战_SQL电商数据分析实战

一、分析思路

此次使用MySQL实现同等分析操作。分析思路依旧：

二、数据背景

三、数据清洗

①数据拆分

出于电脑性能考虑，源数据过大，利用python拆分3000000条数据进行分析。

②导入数据库

设定存储列不为空值，保证数据无缺失值。

导入后数据结果为

③根据时戳值转化类型，新增datetime列，将datetime列拆分dates列和hours列

拆分结果为

④删除异常数据

可知超出时间范围的数据均为异常值，删除。

四、数据分析

1.流失和转化分析

①pv点击量到购买量的转化

导出数据用tableau展示各环节转化率

②uv访客量到购买量的转化

导出数据用tableau展示各环节的转化率

2.用户行为的时间模式分析

①用户该时期每天活跃度

导出数据用tableau展示结果

②用户一天各时间段活跃度

将hours列设置成小时单位

结果为

按各时间段统计活跃度

导出数据用tableau展示结果

3.商品和商品种类分析

①商品种类点击量和购买量之间的关系

按转化率降序排序结果为

导出数据用tableau展示相关性

②商品类目前10点击量和购买量

③商品点击量和购买量之间的关系

按转化率降序排列结果为

导出数据用tableau展示相关性

④商品前10点击量和购买量

4.用户价值分析

对用户分层

①统计每个用户的购买次数

②统计每个用户最近购买时间

③将结果导出新建“用户购买次数”，“用户最近购买时间”表

④根据购买次数对用户分层

⑤根据用户最近购买时间对用户分层

⑥构建RFM模型综合评估用户

导出用户价值分类表，可以根据RF值找出各层用户，实现精准对策。

五、总结

利用MySQL+Tableau可同样实现Python数据分析操作。

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