数据收集
来源:内部数据库、公开数据(如国家统计局)、网络爬取、传感器采集等。
类型:结构化(数据库表)、半结构化(JSON/XML)、非结构化(文本/图像)。
数据整理与清洗
处理缺失值、重复值、异常值(如删除刷单数据)。
数据转换(如格式标准化)、合并多源数据(VLOOKUP/SQL JOIN)。
数据预处理
归一化(消除量纲影响)、特征选择(保留关键变量)、降维(如PCA)。
数据分析
应用统计模型(假设检验、回归分析)或机器学习算法(分类/聚类)。
结果解释与应用
将结论转化为业务建议(如优化产品功能),通过可视化呈现
电商用户转化率优化分析
目标:通过分析用户浏览、加购与购买行为,定位转化率瓶颈,提出精准运营策略。
方法:
数据采集:爬取10万+条用户行为日志(Python+Scrapy);
行为分析:应用漏斗模型量化流失环节,结合关联规则挖掘高转化商品组合;
可视化:Tableau构建动态看板,实时监控转化路径。
成果:
发现“搜索页→详情页”流失率达40%,优化推荐算法后转化率提升18%;
挖掘“折扣券+限时促销”组合策略,客单价提高25%