用户分析是电商数据分析中重要的模块，在对用户特征深度理解和用户需求充分挖掘基础上，进行全生命周期的运营管理（拉新—>活跃—>留存—>价值提升—>忠诚）
用户第一单购买的行为往往反映了用户对平台的信任度和消费能力。
在公司中常常需要用SQL语句查出这个
1.
需求：
现在数据库中有一张用户交易表order，其中有userid（用户ID）、amount（消费金额）、paytime（支付时间），请写出对应的SQL语句，查出每个用户第一单的消费金额。
select userid, amount
from (
select userid, amount, min(paytime)
from order
group by userid
)
select userid, amount
from (
select *, rank() over(partition by userid order by paytime) as rn
from order
)
2.
当你发现本月的支付用户数环比上月大幅下跌（超30%），你会如何去探查背后的原因？请描述你的思路和其中涉及的关键指标
如果是仅仅支付下跌，就要分析下放弃支付的用户的情况，进行用户分层分析；如果是前面所有环节的都一起下跌，先从用户着手，分析新用户、老用户减少的比重，如果新用户减少很多，说明引流方式不好使了，如果都差不多，再根据时间来分析下，看是不是本身策略或者其他方面做了调整
3.
为了更好的理解用户，我们通常会基于用户的特征对用户进行分类，便于更加精细化的理解用户，设计产品和运营玩法，请你设计对应的聚类方法，包括重点的用户特征的选择及聚类算法并说明其基本原理和步骤
聚类算法：K_means聚类算法
重点用户特征：用户年龄，用户性别，家庭成员数，用户薪资，购买物品类别
基本原理：通过特征分析对用户进行分类
步骤：
1).初始化类别数K,同时选取K个聚类中心点
2).分别计算每个样本点与K个聚类中心点的欧式距离，将样本点分配到距离最小的类别中，重新确定聚类中心，依次循环，直到聚类中心点不再改变时循环结束。
