项目概述

本案例聚焦于某电商平台的用户行为分析，旨在通过数据挖掘优化营销策略。数据来源包括用户点击日志、交易记录及 demographics 信息，覆盖 2023 年 Q2 的 10 万条真实数据。

数据分析流程

核心挑战

  • 数据量庞大：需高效处理高维数据
  • 噪声干扰：用户行为数据存在异常值
  • 实时性要求：分析结果需支持快速决策

解决方案

  1. 数据清洗
    • 使用 Python 的 Pandas 库进行缺失值填充
    • 通过 SQL 过滤异常交易记录
  2. 特征工程
    • 构建用户 RFM 分类模型（Recency, Frequency, Monetary）
    • 提取购物车 abandonment 率作为关键指标
  3. 可视化分析
    • 用 Tableau 展示用户地域分布热力图
    • 生成漏斗图分析转化路径
机器学习模型

分析结果

  • 高价值用户占比 15%，但流失率高达 30%
  • 推荐系统优化后，转化率提升 18%
  • 新用户首单金额中位数为 ¥230，较去年增长 12%

延伸阅读

如需深入了解数据分析方法论，可参考：
数据分析方法论指南

数据可视化