背景：針對cdnow**上的使用者購買cd明細，使用mysql分析使用者消費行為。
字段：四個字段使用者id：user_id
購買日期：order_dt
購買數量：order_products
購買金額：order_amount
操作步驟：
１.在mysql中新建資料庫，並匯入資料
create table sale_cd(
user_id varchar(5) not null,
order_dt date not null,
order_products int not null,
order_amount int not null,
primary key (user_id,order_dt,order_products,order_amount));
需要注意：乙個使用者在一天內可能購買多次，如下使用者id為２的使用者在1月12日購買了２次。
２.描述統計分析(備註：mysql中操作複雜，這裡使用了excel的統計功能)
2.1)從訂單角度看：
以上可以看出：使用者平均每筆訂單購買２.４件商品，結合中位數和四分位數來看，使用者單筆訂單以小額為主，波動性不大，訂單最大數是99，存在極大值。
使用者平均每筆購買金額是35.9元，波動性不大，但單筆金額最大是1286，存在極大值。
結合以上兩個指標，推測使用者中存在小部分高消費群體，俗稱二八
2.2)從使用者角度看：
使用group分組功能，將訂單明細轉換為使用者消費明細。
以上可以看出：平均每位使用者購買７張cd，最多的使用者購買了1033張，屬於狂熱使用者了。
平均每位使用者的消費金額是106元，結合四分位數和最大值來看，資料的波動性很大，存在小部分高額使用者。
３.分析訂單的月份銷量趨勢，利用excel作圖
從上圖可以看出：cd在前３個月的銷量和金額都非常大，資料比較異常，後期資料較平穩。針對異常值，可以從多個角度進行考慮，如早期使用者存在異常值、產品優惠**、外部渠道推廣、結合熱點等，這裡只有使用者的消費資料，所以從使用者角度進一步分析。
３.１繪製訂單的散點圖，分析訂單銷量與銷售金額
從圖中觀察，訂單消費金額和商品量呈規律性分布，訂單的極值較少，且均在1400以下，判斷不是異常波動的原因。
３.２繪製使用者的散點圖，分析訂單數與銷售金額
從圖中觀察，使用者的消費金額和商品量呈規律性分布，且規律性比訂單更強，離散資料很少，判斷不是異常波動的原因。
３.３分析使用者的消費時間節點
1) 求使用者首次消費的時間
從上圖看出，所有使用者的首次消費都集中在1-３月份，我們判斷訂單資料只是選取了某時間段內使用者的消費行為。
２)求使用者最後一次消費時間
上圖可以看出，使用者最後一次的消費時間仍然集中在前３個月，後續時間段內，依然有客戶在消費，數量減少趨於穩定。
判斷異常資料的原因是資料的侷限性和後續使用者的流失，因為使用者的首次消費和最後消費都集中在前３個月。現在針對消費使用者分析複購率，這裡筆者將首次消費使用者定義為新客。
３)分析使用者的復購率，這裡主要使用excel
１.將使用者消費行為進行透視，未消費使用者記為０
２)計算複購率：複購率指在某時間視窗內消費兩次及以上的使用者在總消費使用者中的佔比。這裡以月作為時間視窗，如果使用者在一天內下了兩次單，這裡也將他算作複購使用者。
注意：將月消費次數在２次及兩次以上的記為１，消費１次的記為０，未消費的記為na
從上圖可以看出，早期複購率並不高，跟前３個月大量新使用者的湧入有關係，而後期老使用者沉澱下來了，所以複購率比較穩定。如果想進一步了解使用者行為，可以計算回購率並按照使用者的消費行為進行分層，分層標準包括新使用者、活躍使用者、不活躍使用者、回流使用者等。由於分層時涉及到比較複雜的邏輯判斷，需要借助python進行分析，因此這裡不再進一步分析，以下是相關指標的介紹。回購率：指某乙個時間視窗內消費的使用者，在下乙個時間視窗仍舊消費的佔比。比如1月消費使用者1000，他們中有300個2月依然消費，回購率是30%
新使用者的定義是第一次消費。活躍使用者即老客，在某乙個時間視窗內有過消費。不活躍使用者指的是時間視窗內沒有消費過的老客。回流使用者是在上乙個視窗中沒有消費，而在當前時間視窗內有過消費。以上的時間視窗都是按月統計。
比如，某使用者在1月第一次消費，那麼他在1月的分層就是新使用者；
他在2月消費國，則是活躍使用者；3月沒有消費，此時是不活躍使用者；
4月再次消費，此時是回流使用者，5月還是消費，是活躍使用者。
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