【数据分析】电商平台零售数据分析

分析目的

• 用户分类（RFM模型），对于分析不同用户群体在时间，地区等维度下交易量，交易金额指标，并根据分析结果给出优化建议。
• R：最近一次消费时间-recently
• F：消费的频次-frequency
• M：消费的金额-money
• 不同的用户，价值贡献度是不一样的。

数据清洗

• 字符串转成时间类型
• 数值的填充和编码
• 数据扩展和转换
• 日期时间的切分

数据分析

• 按照年份和月份计算退货率
• 不同客户最近一次的购买日期
• 根据具体指标对客户进行分层,根据结果对数据做一个最终的归类
• 数据面元化(客户ID,RFM)
• json格式的数据存储在csv文件中,对数据进行提取和合并,以及自动化的方法
• 针对图标给出结论和建议,为不同层级的客户采用不同的营销手段

注意点

• 如果数据比较异常，那么均值和具体的值之间的差异就比较大(异常值和均值的差异比较大)

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