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消費數(shù)據(jù)分析網(wǎng)（中國消費數(shù)據(jù)分析）

發(fā)布時間：2023-04-22 05:45:59 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 64

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于消費數(shù)據(jù)分析網(wǎng)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、python數(shù)據(jù)分析項目：用戶消費行為分析
2、如何用數(shù)據(jù)來分析用戶的消費行為
3、有什么比較好的專門介紹數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的網(wǎng)站，社區(qū)啥的么
4、有什么比較好的專門介紹數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的網(wǎng)站，社區(qū)啥的么

消費數(shù)據(jù)分析網(wǎng)（中國消費數(shù)據(jù)分析）

一、python數(shù)據(jù)分析項目：用戶消費行為分析

為了創(chuàng)造更多利潤、實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動運營，某CD網(wǎng)站擬對18個月以來的近7萬條消費數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。具體的研究思路如下：

新增['month']列，便于后續(xù)按月分析。

重新查看，此時的時間列已轉(zhuǎn)換為正常格式。

由上圖可知，

接下來我們用之前清洗好的字段進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

前三個月消費訂單數(shù)在10000筆左右，后續(xù)月份的平均則在2500筆。

前三個月產(chǎn)品購買數(shù)在20000以上，后續(xù)月份的產(chǎn)品購買量在6000~8000左右。

前三個月每月的消費人數(shù)在8000-10000之間，后續(xù)月份平均消費人數(shù)在2000人不到

上述消費趨勢的分析可以通過數(shù)據(jù)透視表分析（不建議數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行去重操作）

本章小結(jié)——

趨勢分析：總體來看，消費總金額、消費次數(shù)、產(chǎn)品購買量、消費人數(shù)的趨勢想似：均先上升、下跌、趨于平穩(wěn)并下降。

可以看出網(wǎng)站的流失用戶在增加，采用開源（拉新）節(jié)流（留存）的運營方式，來增加銷售收入。

上一部分是按月分析，主要看趨勢；本部分按用戶個體分析，來看消費能力。

按用戶消費金額進(jìn)行降序排列，由圖可知，共計約25000個用戶：

啟發(fā)，只要維護(hù)好這5000個用戶（占比20%）就可以把業(yè)績KPI完成70%，如果能把5000個用戶運營的更好就可以占比更高。

通過以上基本數(shù)據(jù)描述分析可以清楚該網(wǎng)站整體的消費趨勢和用戶消費能力，現(xiàn)在進(jìn)一步挖掘用戶消費行為數(shù)據(jù)，通過RFM模型、生命周期等方法對用戶進(jìn)行分層，為后續(xù)運營管理提供依據(jù)。

首購可以進(jìn)一步依渠道劃分，衡量不同渠道的差異性，從而量化渠道能力，為后期渠道優(yōu)化提供依據(jù)。

用戶第一次購買分布，集中在前三個月(1997年1-3月)；其中，在2月11日至2月25日有一次劇烈波動

由圖可知，1997年1-4月新用戶數(shù)量由90%跌落至80%以下；之后幾個月的新用戶量保持在80~82%區(qū)間。

RFM是一個經(jīng)典的用戶分類模型，模型利用通用交易環(huán)節(jié)中最核心的三個維度——最近消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)細(xì)分用戶群體，從而分析不同群體的用戶價值，最終達(dá)到精準(zhǔn)營銷。

RFM從3個維度、分2個等級（均值）得到8類用戶分層。

通過RFM模型，把用戶分為8個類別，分別給用戶打標(biāo)簽、將客戶分為重要價值、重要保持、重要挽留、重要發(fā)展、一般價值、一般保持、一般保留、一般發(fā)展8類客戶。

從RFM分層可知，本網(wǎng)站的大部分用戶為一般挽留客戶（可適當(dāng)放棄這部分低價值客戶、也可進(jìn)一步提高活躍度）、重要保持客戶（企業(yè)優(yōu)質(zhì)的客戶群，采用會員制運營）。具體運營策略依據(jù)參照如下：

為了避免劃分用戶群體過多（RFM從3個維度、分2個等級得到8類用戶分層的數(shù)據(jù)立方），可能導(dǎo)致針對性的營銷成本負(fù)擔(dān)上升；下面將通過聚類方法，基于RFM模型劃分成4類用戶，更快實現(xiàn)后期用戶管理。

顯然，歸一化預(yù)處理后，當(dāng)n=2時，輪廓系數(shù)取最大值0.79，僅從模型聚類效果來講分2類合適；而標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化預(yù)處理后顯示，分4類的輪廓系數(shù)最大，達(dá)0.6964（但2-7類的輪廓系數(shù)整理差別波動不大）

參考漏斗模型，針對每個用戶，按18個月內(nèi)的每個月對用戶情況進(jìn)行分類，即新用戶、活躍用戶、回流用戶、流失用戶。

通過下面的數(shù)據(jù)透視表即可得到每個用戶每個月的購買情況，從而進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析。

若本月無消費（即為0）

若本月有消費（即為1）

由上表可知，每月的用戶消費狀態(tài)變化

二、如何用數(shù)據(jù)來分析用戶的消費行為

這就是數(shù)據(jù)分析前期數(shù)據(jù)搜集的作用。

互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)越來越多，包括行為數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)等。分析這些數(shù)據(jù)有以下幾個大的作用

1.分析用戶的行為數(shù)據(jù)，設(shè)計和完善互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品

2.分析用戶的消費數(shù)據(jù)，拉廣告主，并且設(shè)計出更好的付費產(chǎn)品；

3.分析用戶的潛在行為數(shù)據(jù)，建立模型挖掘，找到市場未來的發(fā)展方向

等等

數(shù)據(jù)分析就像巡航導(dǎo)彈上的衛(wèi)星定位系統(tǒng)，能幫助我們精確地分析：競爭對手的信息，自家產(chǎn)品的優(yōu)缺點，用戶喜惡程度，可以分析我們?yōu)楹螞]成功？為何為我們帶來收入？等等

不過數(shù)據(jù)分析，關(guān)鍵是要分析人員對業(yè)務(wù)非常自家熟悉，并且能建立一個有效的分析模型，并且不停用采集的數(shù)據(jù)去驗證模型的算法，最后給出指導(dǎo)性建議和報告，幫助產(chǎn)品設(shè)計和運營人員改善產(chǎn)品，增強用戶體驗，針對性地營銷，更多地為公司make money！數(shù)據(jù)分析是一個非常消耗公司人力和物理資源的事情，所以必須控制投入產(chǎn)出，若是投入產(chǎn)出比率對，必須重新評估分析負(fù)責(zé)人能力？或?qū)?shù)據(jù)分析報告的執(zhí)行力？

　數(shù)據(jù)分析總是要從無數(shù)個偶然性數(shù)據(jù)，分析出可能的內(nèi)在必然性關(guān)聯(lián)事件！

數(shù)據(jù)相對論，數(shù)據(jù)對需要的人有用，對不需要的人無用。

分析要主動，被動的接受一些分析結(jié)果是無意義的。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果是給出結(jié)論。

三、有什么比較好的專門介紹數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的網(wǎng)站，社區(qū)啥的么

有國產(chǎn)首款免費使用的數(shù)據(jù)可視化工具，百度大數(shù)據(jù)魔鏡，很多種可視化效果，同時還有

上卷下鉆，數(shù)據(jù)預(yù)測，聚類分析，相關(guān)性分析，地圖，組合圖等功能。去看看就知道了。

四、有什么比較好的專門介紹數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的網(wǎng)站，社區(qū)啥的么

用表單大師可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對數(shù)據(jù)可以生成圖形化報表，比較直觀！

以上就是關(guān)于消費數(shù)據(jù)分析網(wǎng)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。