電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析步驟
時間：2023-03-15 21:36:01 | 來源：電子商務
時間：2023-03-15 21:36:01 來源：電子商務
一、熟悉數(shù)據(jù)集并提出問題采用數(shù)據(jù)集：Baby Goods Info Data
來自天池數(shù)據(jù)集：
二、想從數(shù)據(jù)集中獲得的描述統(tǒng)計信息使用描述統(tǒng)計常用的平均值、眾數(shù)、四分位數(shù)、標準差、標準分等對數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、數(shù)字特征和隨機變量之間關系進行估計和描述。
針對嬰兒產(chǎn)品購買表和嬰兒信息表，主要需要分析的統(tǒng)計信息是：用戶（一般是媽媽）為誰購買（分析用戶屬性），用什么購買（分析用戶的購買行為），購買了什么（分析商品類別），購買了多少（分析暢銷商品）。包括分析各個變量之間的關系。
三、電商行業(yè)指標電商行業(yè)指標主要分為：流量指標、轉化指標、營運指標、會員指標、財務指標、關鍵指標等。
本數(shù)據(jù)集除了參考電商行業(yè)分析還可以參考用戶行為分析—AARRR漏斗模型：
（圖片來自網(wǎng)絡-侵刪）
何為用戶行為信息？
用戶行為由最簡單的五個元素構成：時間、地點、人物、交互、交互的內(nèi)容。通過對行為數(shù)據(jù)的補充，構建出精細、完整的用戶畫像，可以讓企業(yè)對每個用戶的喜好都有更加明確的認識。一個完整、多維、精確的用戶畫像等于用戶行為數(shù)據(jù)與用戶屬性數(shù)據(jù)之和。用戶的行為數(shù)據(jù)指的就是用戶在什么時間、什么地點干了什么事情，即包括人物、時間、地點、事件等要素。用戶的屬性數(shù)據(jù)則用于描述用戶的“個性”，從而與其他用戶進行區(qū)分，例如年齡、性別、愛好等等。
四、數(shù)據(jù)集涉及的業(yè)務指標以及需要分析的問題對于該嬰兒產(chǎn)品購買數(shù)據(jù)集，主要涉及的業(yè)務指標有流量指標、轉化指標和用戶行為分析涵蓋的指標。主要分析以下問題：
1. 用戶采用哪種搜索方式、哪個關鍵詞帶來的流量；用戶的訪問頻率以及間隔時間。
2. 用戶從注冊到最終成交訂單每個環(huán)節(jié)的流失率和轉化率。
3. 針對用戶”平均訪問時長”和“平均訪問頁面數(shù)”，考察用戶什么時候參與度最高。
4. 哪類商品銷量最高，找出最暢銷產(chǎn)品。
5. 什么年齡段的什么性別的嬰兒需要什么類別的商品，針對不同類別的商品確定最核心的目標人群，制定個性化的推薦方案。
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