电商客户特征识别数据分析报告：项目介绍

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数据情况

数据由3个单元表组成：

订单信息表：

• 订单ID
• 客户ID
• 订单状态
  • 1表示正常完成订单
  • 0表示未完成订单
• 优惠类型
  • 0表示无优惠
  • 1表示优惠

货物信息表：

• 订单ID
• 货物ID
• 货物名称
• 优惠额度
  • 分组显示优惠额度

顾客信息表：

• 客户ID
• 登陆次数
• 注册时间(距1970-1-1的秒数)
• 本次购买时间(距1970-1-1的秒数)
• 经验值
• 订单数

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需求

核心需求：分离在本电商平台购物的无价值用户

将平台购物的用户分为正常用户和无价值用户，
无价值用户一般指很少购买正常价格商品，大多购买优惠和促销商品的用户

其他需求：

• 分析下平台的订单情况、商品情况
• 分离正常用户和无价值用户后，进一步分析二者在网站上的行为差异

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产出

要求：根据给定数据和需求，从头完成一个完整版的数据分析报告

并产出下列文档：

• Jupyter-Notebook版
  • 综合：用于数据分析项目代码实现和演讲、传播
  • HTML网页版
    • 自动生成，用于传播交流
  • PDF版
    • 自动生成，用于传播交流
• PPT版
  • 手动制作，用于演讲展示

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可以使用Jupyter快速导出HTML和PDF版本(chrme打印网页)，但效果一般。
如果对效果要求较高，建议导出md格式，自行编辑，再使用markdown导出HTML和PDF

最终，我们需要PPT版本

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分析流程建议

案例简介：

本案例的业务问题和数据来自 xx生鲜平台。。。

平台介绍：

电商平台相关介绍。。。

背景介绍：

* 分析订单情况，商品情况

* 将平台购物的用户分为正常用户和无价值用户，
    * 无价值用户指很少购买正常价格商品，大多购买优惠和促销商品的用户

* 分离正常用户和无效用户后，进一步分析二者在网站上的行为差异

数据情况：

数据情况介绍。。。

提出问题：

无效用户的量化特征是什么？

分析数据：

数据规整（清洗）
数据可视化
指标计算
。。。

总结：

总结分析报告结论

建议：

给出解决方案和改进工作指导意见

电商客户特征识别数据分析报告：数据规整和思路