分析背景
淘宝网，是全球最受欢迎的网购零售平台之一，拥有近5亿的注册用户数，每天有超过6千万的固定访客，同时每天的在线商品数已经超过了8亿件，平均每分钟售出4.8万件商品。
作为电商行业的标杆，淘宝网的用户行为数据，一定程度上反映了用户的购买行为规律。本项目利用MySQL对淘宝用户行为数据进行分析，探索不同用户的消费习惯，结合店铺营销策略，以实现精准化运营，减少运营成本，增加店铺营收。
分析目标与思路
探索目标：每日不同时段流量走势，质量如何？用户行为转化情况怎样？如何提高留存、增加复购？如何判断高价值用户，针对不同用户如何进行个性化营销？
分析思路：
- 流量指标分析：对比每日每小时的PV（访问量）、UV（访客数）、平均访问量（PV/UV），在不同时间发布不同的营销活动，寻找更优质的拉新渠道。
- 行为转化分析：统计用户不同行为的转化情况，简化交易流程，提高转化率。
- 消费偏好分析ÿ