淘宝用户的行為分析（SQL+Tableau）

简介：
本项目运用SQL进行数据提取与预处理，并借助Tableau进行可视化展示和深入分析，旨在洞察淘宝用户的行为模式及偏好。 本段落通过分析淘宝用户行为数据展示了使用 SQL 和 Tableau 进行数据分析的过程。所用的数据来自于阿里云的公开数据集，共有1048575条记录。在进行数据分析前，对原始数据进行了清洗与处理，例如将时间戳字段转换为日期和小时等辅助信息。 一、数据来源及含义 淘宝用户行为数据来源于阿里云提供的一个公开数据库，包含总计1048575个记录。该数据集包括了诸如用户ID、商品ID、类别ID以及用户互动类型（如点击、收藏、加购或购买）和时间戳等字段。 二、数据清洗与处理 在数据分析前，对原始的淘宝用户行为数据进行了必要的预处理工作。首先将表示不同类型的数值编码转换为易于理解的文字标签；其次调整了时间戳格式，并增加了日期及具体小时等相关信息以便后续分析使用。 三、模型构建与SQL应用 借助 SQL 查询语言来探索和提炼出有意义的数据洞察，涵盖了如日活跃用户（DAU）数量分布情况、页面浏览量(PV)、独立访客数(UV)，以及PV/UV比率等关键指标。此外还对用户的操作类型及商品类别的偏好进行了深入研究。 四、结果可视化 借助 Tableau 工具将上述分析成果转化为直观的图表形式，让淘宝用户行为的趋势和特性一目了然地呈现出来。这有助于我们更好地理解目标群体的行为模式，并为电商平台的战略规划提供有力支持。 五、结论 通过此次对淘宝用户数据的研究工作，不仅展示了 SQL 和 Tableau 在处理大规模电商交易记录中的强大功能，同时也揭示了一些有价值的商业洞见以促进电子商务平台的进一步发展和优化。