項目簡介
某一產(chǎn)品3,4,5月份的消費(fèi)信息和用戶信息，對這兩份數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來了解這三個月銷售情況，并為下個季度銷售提供依據(jù)。
分析角度
(1)統(tǒng)計不同月份的下單人數(shù)
(2)統(tǒng)計用戶三月份的復(fù)購率和回購率
(3)統(tǒng)計男女用戶的消費(fèi)頻次是否有差異
(4)統(tǒng)計多次消費(fèi)的用戶，第一次和最后一次消費(fèi)間隔是多少？
(5)統(tǒng)計不同年齡段，用戶的消費(fèi)金額是否有差異？
(6)統(tǒng)計消費(fèi)的二八法則，消費(fèi)top 20%用戶，貢獻(xiàn)了多少額度？
一.分析方法(Mysql)
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
因為數(shù)據(jù)過大，需用用命令行將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫。在導(dǎo)入數(shù)據(jù)時，需要注意一些問題：
a.fields terminated by ','是因為csv 文件是以逗號為分割符的
b.建立數(shù)據(jù)庫時里面的paidtime 改成 varchar(45)
c.并且paidtime這個字段更新這個
update orderinfo set paidtime=replace(paidtime,'/','-') where paidtime is not null
d.然后更新字符串為日期格式
update orderinfo set paidtime=str_to_date(paidtime,'%Y-%m-%d %H:%i') where paidtime is not null
(1)統(tǒng)計不同月份的下單人數(shù)
(2)統(tǒng)計用戶三月份的復(fù)購率
(3)統(tǒng)計三月份的回購率
(4)統(tǒng)計男女用戶的消費(fèi)頻次是否有差異
(5)統(tǒng)計不同年齡段，用戶的消費(fèi)金額是否有差異？
(6)統(tǒng)計消費(fèi)的二八法則，消費(fèi)top 20%用戶，貢獻(xiàn)了多少額度？
二.分析方法(python)
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
(1)統(tǒng)計不同月份的下單人數(shù)
(2)統(tǒng)計用戶三月份的復(fù)購率
(3)統(tǒng)計三月份的回購率
(4)統(tǒng)計男女用戶的消費(fèi)頻次是否有差異
(5)統(tǒng)計不同年齡段，用戶的消費(fèi)金額是否有差異？
(6)統(tǒng)計消費(fèi)的二八法則，消費(fèi)top 20%用戶，貢獻(xiàn)了多少額度？
