数据分析实战项目（一）
淘宝用户行为分析
项目背景和数据
通过此项目学习电商数据分析的指标与数据分析的基本方法。
数据来源
数据描述
- 数据集介绍
| 文件名称 | 说明 | 包含特征 |
|---|---|---|
| UserBehavior.csv | 包含所有的用户行为数据 | 用户ID，商品ID，商品类目ID，行为类型，时间戳 |
- UserBehavior.csv
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。
数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下：
| 列名称 | 说明 |
|---|---|
| 用户ID | 整数类型，序列化后的用户ID |
| 商品ID | 整数类型，序列化后的商品ID |
| 商品类目ID | 整数类型，序列化后的商品所属类目ID |
| 行为类型 | 字符串，枚举类型，包括(\’pv\’, \’buy\’, \’cart\’, \’fav\’) |
| 时间戳 | 行为发生的时间戳 |
- 用户行为类型共有四种
| 行为类型 | 说明 |
|---|---|
| pv | 商品详情页pv，等价于点击 |
| buy | 商品购买 |
| cart | 将商品加入购物车 |
| fav | 收藏商品 |
- 关于数据集大小的一些说明如下
| 维度 | 数量 |
|---|---|
| 用户数量 | 987,994 |
| 商品数量 | 4,162,024 |
| 商品类目数量 | 9,439 |
| 所有行为数量 | 100,150,807 |
分析维度
根据现有数据及分析目的，从四个维度进行分析：
# 第一个维度：用户购物情况整体分析
以PV、UV、平均访问量、跳失率等指标，分析用户最活跃的日期及活跃时段，了解用户行为习惯
# 第二个维度：商品购买情况分析
从成交量、人均购买次数、复购率等指标，探索用户对商品的购买偏好，了解商品的销售规律
# 第三个维度：用户行为转化漏斗分析
从收藏转化率、购物车转化率、成交转化率，对用户行为从浏览到购买进行漏斗分析
# 第四个维度：参照RFM模型，对用户进行分类，找出有价值的用户
分析流程
提出问题——理解数据——数据清洗——构建模型——数据可视化
提出问题
用户最活跃的日期及时段
用户对商品有哪些购买偏好
用户行为间的转化情况
用户分类，哪些是有价值的用户
理解数据
见数据说明
数据清洗
包含数据导入（采用SQLyog）、缺失值处理、一致化处理、异常值处理（2017.11.25到2017.12.3日内的数据）
构建模型
数据可视化
问题及解决方法
这个CSV数据3.4G,行数1亿多，这个数据如何导入MYSQL？
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