分析目的：本文基于淘宝1年的交易数据对其用户行为进行多角度分析，对相关问题进行解释并提供建议。 分析工具：MySQL、excel 主要模型：AARRR模型
本文采用淘宝电商的用户行为数据，基于AAARR、漏斗转化模型，采用多维度拆解、假设检验、对比分析的方法分析以下问题：
1）用户生命周期分析，通过AARRR模型，对用户进入淘宝后的每一步行为进行流程效率拆解，对用户增长、活跃、留存和购买情况进行分析，找出影响新增用户数的原因、不同时期用户活跃规律和需要改进的转化环节，探究用户使用习惯，为整体运营提供数据支撑； 2）用户行为路径分析，从整体到局部，根据转化率漏斗图，查看用户在整个购物过程中的转化情况，若转化率低，通过假设检验、对比分析，找到转化率低的原因并提出改善转化的建议； 3）用户消费偏好分析，找出用户最喜欢的商品，并通过假设检验分析出畅销商品好卖的原因，为商品的运营及营销提供策略支持； 
1、数据来源
数据获取：阿里云天池 数据源于阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，该数据集包含了 2017/11/25 至 2017/12/3/ 之间约1亿条随机用户的所有行为（包括点击、购买、加购、收藏）。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，各个字段间以逗号分隔。
2、数据取样
原数据集一共有1亿条数据记录，数据量过于庞大，考虑到数据处理性能和耗时，本次分析抽取了其中约100万条记录，由于数据量庞大，这里以MySQL为主进行数据的处理和分析。
3、数据描述
关于数据集中每一列的详细描述如下： 
1、数据导入
首先建库，并建立原始数据表。
将原始数据导入到数据库：
原始数据导入成功，这个原始数据表留着下面做抽样用。（小感：光是这一步就花了我近一两个小时的时间，终于深刻体会为什么DBA要做查询和索引优化了，一想到内嵌复杂子查询和函数的查询速度…忍不住颤抖）
2、数据抽样
由于原始数据量近1亿，过于庞大，直接进行分析，我的小机器身板怕是不够硬，而且数据IO的时间会是数据分析时间的几倍。所以这里用MySQL进行抽样，总共抽取300多万条数据，以此来进行分析。
3、空值、重复值处理
查看缺失值
可以看出没有缺失值。
再查看重复值：
发现有一行重复，后面通过设置主键将其去除。
建立分析表 tb，这里通过设置非空避免缺失值，设置 （userid,itemid,timestamp）为主键，避免重复值。
将样本数据表 sample 里的数据插入分析表 tb 中：
验证设置的主键是否有重复值：
查询结果为空，说明去重成功。
3、变量处理
将时间戳转化为标准日期时间格式，并取出其中的日期和时间作为新字段。
在这里，使用 Linux 系统的用户需要注意 MySQL 时区问题，使用 Windows 系统的用户可能会忽略此类问题，因为 Windows 系统中下载安装的 MySQL 时区默认是北京时间，在后面进行时间戳转换时也会转换为北京时间的标准日期格式，而笔者用的是 Ubuntu 系统默认不是北京时间，如果不做更改会导致后面时间维度分析结果令人匪夷所思（~~当时的我一脸懵逼）。
转换成功。
4、异常值处理
省去查看日期的异常值，直接删除可能超出研究时段的数据记录：
总共删除了1467条异常日期数据。
这里采用AARRR模型分析用户使用产品的整个流程，包括从浏览到最终购买的用户转化、用户留存情况以及用户的复购率等，以此分析用户行为。
1、基于AARRR模型的用户生命周期分析
1）获客
获客阶段，由于没有其他渠道类的数据，所以这里统计日新增用户数，定义日新增用户为出现第一次购买行为的用户：
用excel折线图绘制出表格： 
可以看到11/25-12/3期间，日新增用户数整体呈现下降状态，12/1-12/2期间有小幅度回升，应该是由于举行了相关的营销活动或是双十二的临近，从而吸引了新用户增加。
2）转化激活
- 用户跳失率
求出用户跳失率，这里定义跳失率 = 只浏览了 1 次页面便离开的访问次数 / 总访问次数。 说明： 由于前面已经设置了 userid、itemid 和 timestamps 为主键，所以这里不存在相同用户、相同商品、相同时间点下的重复用户行为。但考虑到同一用户对同种商品可能会点击进入浏览不止 1 次，所以这里只以 userid、itemid 分组，去除时间点限制，找到同一用户和商品下，只浏览页面 1 次便离开的访问次数作为跳失数。
这些跳失用户的总访问数为 50157，占总访问量约1.9%，低的可以忽略不记，说明淘宝在用户停留方面有非常强大的吸引力。
- 用户活跃分析
UV、PV 和 PV/UV计算：
分别计算出淘宝整体的 PV（访问次数）、UV（独立访问人数）、PV/UV（人均访问次数）：
按日：
以天数为单位，统计从 2017/11/25 - 2017/12/3 用户的UV、PV、PV/UV 和用户点击、加购、收藏、购买的活跃状态：