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淘宝用户购物行为分析

在本案例中,我们将使用 Databend Cloud 对来自天池实验室的淘宝用户购物行为数据集进行分析,一起发现有趣的购物行为。

该数据集为 CSV 格式,包含了 2017 年 11 月 25 日至 2017 年 12 月 3 日之间,有行为的约一百万随机用户的所有行为(包括点击、购买、加购、喜欢)。数据集的每一行表示一条用户行为,由以下 5 列组成,并以逗号分隔:

列名称说明
用户 ID整数类型,序列化后的用户 ID
商品 ID整数类型,序列化后的商品 ID
商品类目 ID整数类型,序列化后的商品所属类目 ID
行为类型字符串,枚举类型,包括:'pv':商品详情页 pv,等价于点击; 'buy':商品购买; 'cart':将商品加入购物车; 'fav':收藏商品
时间戳行为发生的时间戳

准备工作

1

下载数据集
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  1. 下载淘宝用户购物行为数据集到本地,然后使用以下命令解压:
unzip UserBehavior.csv.zip
  1. 将解压后的数据集文件 (UserBehavior.csv) 压缩为 gzip 格式:
gzip UserBehavior.csv
2

创建外部 Stage
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  1. 登入 Databend Cloud,并新建一个工作区。

  2. 在工作区中,执行以下 SQL 语句在阿里云上创建一个名为"mycsv"的外部 Stage:

CREATE STAGE mycsv URL = 's3://<YOUR_BUCKET_NAME>'
CONNECTION = (
ACCESS_KEY_ID = '<YOUR_ACCESS_KEY_ID>',
SECRET_ACCESS_KEY = '<YOUR_SECRET_ACCESS_KEY>',
ENDPOINT_URL = '<YOUR_ENDPOINT_URL>',
ENABLE_VIRTUAL_HOST_STYLE = TRUE
)
FILE_FORMAT = (
TYPE = CSV
COMPRESSION = AUTO
);
  1. 执行以下 SQL 语句验证 Databend Cloud 是否可访问到该外部 Stage:
LIST @mycsv;
3

上传数据集到外部 Stage
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使用 BendSQL将压缩后的数据集文件 (UserBehavior.csv.gz) 上传到外部 Stage。获取计算集群的连接信息,请参考连接到计算集群

(base) eric@Erics-iMac ~ % bendsql --host tenantID--YOUR_WAREHOUSE.gw.aliyun-cn-beijing.default.databend.cn \
--user=cloudapp \
--password=<YOUR_PASSWORD> \
--database="default" \
--port=443 --tls
Welcome to BendSQL 0.9.3-db6b232(2023-10-26T12:36:55.578667000Z).
Connecting to tenantID--YOUR_WAREHOUSE.gw.aliyun-cn-beijing.default.databend.cn:443 as user cloudapp.
Connected to DatabendQuery v1.2.183-nightly-1ed9a826ed(rust-1.72.0-nightly-2023-10-28T22:10:15.618365223Z)

cloudapp@tenantID--YOUR_WAREHOUSE.gw.aliyun-cn-beijing.default.databend.cn:443/default> PUT fs:///Users/eric/Documents/UserBehavior.csv.gz @mycsv

PUT fs:///Users/eric/Documents/UserBehavior.csv.gz @mycsv

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
file │ status │ size │
│ String │ String │ UInt64 │
├───────────────────────────────────────────┼─────────┼───────────┤
│ /Users/eric/Documents/UserBehavior.csv.gz │ SUCCESS │ 949805035
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
1 file uploaded in 401.807 sec. Processed 1 file, 905.80 MiB (0.00 file/s, 2.25 MiB/s)

数据导入和清洗

1

创建表格
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在工作区中,执行以下 SQL 语句为数据集创建表格:

CREATE TABLE `user_behavior` (
`user_id` INT NOT NULL,
`item_id` INT NOT NULL,
`category_id` INT NOT NULL,
`behavior_type` VARCHAR,
`ts` TIMESTAMP,
`day` DATE );
2

清洗、导入数据
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  1. 执行以下 SQL 语句导入数据到表格中,并同时完成清洗:

    • 去除无效的时间区外的数据
    • 数据去重
    • 生成额外列数据
INSERT INTO user_behavior
SELECT $1,$2,$3,$4,to_timestamp($5::bigint) AS ts, to_date(ts) day
FROM @mycsv/UserBehavior.csv.gz WHERE day BETWEEN '2017-11-25' AND '2017-12-03'
GROUP BY $1,$2,$3,$4,ts;
  1. 执行以下 SQL 语句验证数据导入是否成功。该语句将返回表格的 10 行数据。
SELECT * FROM user_behavior LIMIT 10;

数据分析

在完成了前期的准备和数据导入之后,我们正式开始进行数据分析。

用户流量及购物情况分析

1

总访问量和用户数
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SELECT SUM(CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN 1 ELSE 0 END) as pv,
COUNT(DISTINCT user_id) as uv
FROM user_behavior;

Alt text

2

日均访问量和用户量
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SELECT day,
SUM(CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN 1 ELSE 0 END) AS pv,
COUNT(DISTINCT user_id) AS uv
FROM user_behavior
GROUP BY day
ORDER BY day;

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也可以通过 使用仪表盘 功能,生成折线图:

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3

统计每个用户的购物情况,生成新表:user_behavior_count
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create table user_behavior_count as select user_id,
sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数
sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数
sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数
sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数
from user_behavior
group by user_id;
4

复购率:两次或两次以上购买的用户占购买用户的比例
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select sum(case when buy > 1 then 1 else 0 end) / sum(case when buy > 0 then 1 else 0 end)
from user_behavior_count;

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用户行为转换率

1

点击/(加购物车 + 收藏)/购买,各环节转化率
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select a.pv,
a.fav,
a.cart,
a.fav + a.cart as `fav+cart`,
a.buy,
round((a.fav + a.cart) / a.pv, 4) as pv2favcart,
round(a.buy / (a.fav + a.cart), 4) as favcart2buy,
round(a.buy / a.pv, 4) as pv2buy
from(
select sum(pv) as pv, --点击数
sum(fav) as fav, --收藏数
sum(cart) as cart, --加购物车数
sum(buy) as buy --购买数
from user_behavior_count
) as a;

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2

计算一个小时完成浏览->添加到购物->并支付的用户
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SELECT
count_if(level>=1) as pv, count_if(level>=2) as cart, count_if(level>=3) as buy
FROM
(
SELECT
user_id,
window_funnel(3600000000)(ts, behavior_type = 'pv',behavior_type = 'cart',behavior_type = 'buy') AS level
FROM user_behavior
GROUP BY user_id
);

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用户行为习惯

1

每天用户购物行为
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select to_hour(ts) as hour,
sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数
sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数
sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数
sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数
from user_behavior
group by hour
order by hour;

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也可以通过 使用仪表盘 功能,生成折线图:

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2

每周用户购物行为
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select to_day_of_week(day) as weekday,day,
sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数
sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数
sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数
sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数
from user_behavior
where day between '2017-11-27' and '2017-12-03'
group by weekday,day
order by weekday;

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也可以通过 使用仪表盘 功能,生成柱状图:

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基于 RFM 模型找出有价值用户

RFM 模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,其中由 3 个要素构成了数据分析最好的指标:

  • R-Recency(最近一次购买时间)
  • F-Frequency(消费频率)
  • M-Money(消费金额)
1

R-Recency(最近购买时间):R值越高,用户越活跃
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select user_id,
to_date('2017-12-04') - max(day) as R,
dense_rank() over(order by (to_date('2017-12-04') - max(day))) as R_rank
from user_behavior
where behavior_type = 'buy'
group by user_id
limit 10;

Alt text

2

F-Frequency(消费频率):F值越高,用户越忠诚
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select user_id,
count(1) as F,
dense_rank() over(order by count(1) desc) as F_rank
from user_behavior
where behavior_type = 'buy'
group by user_id
limit 10;

Alt text

3

用户分组
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对有购买行为的用户按照排名进行分组,共划分为 5 组:

  • 前 1/5 的用户打 5 分
  • 前 1/5 - 2/5 的用户打 4 分
  • 前 2/5 - 3/5 的用户打 3 分
  • 前 3/5 - 4/5 的用户打 2 分
  • 其余用户打 1 分

按照这个规则分别对用户时间间隔排名打分和购买频率排名打分,最后把两个分数合并在一起作为该名用户的最终评分。

with cte as(
select user_id,
to_date('2017-12-04') - max(day) as R,
dense_rank() over(order by (to_date('2017-12-04') - max(day))) as R_rank,
count(1) as F,
dense_rank() over(order by count(1) desc) as F_rank
from user_behavior
where behavior_type = 'buy'
group by user_id)
select user_id, R, R_rank, R_score, F, F_rank, F_score, R_score + F_score AS score
from(
select *,
case ntile(5) over(order by R_rank) when 1 then 5
when 2 then 4
when 3 then 3
when 4 then 2
when 5 then 1
end as R_score,
case ntile(5) over(order by F_rank) when 1 then 5
when 2 then 4
when 3 then 3
when 4 then 2
when 5 then 1
end as F_score
from cte
) as a
order by score desc
limit 20;

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商品维度分析

1

销量最高的商品
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select item_id ,
sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数
sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数
sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数
sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数
from user_behavior
group by item_id
order by buy desc
limit 10;

Alt text

2

销量最高的商品类别
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select category_id ,
sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数
sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数
sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数
sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数
from user_behavior
group by category_id
order by buy desc
limit 10;

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用户留存分析

开始前,创建表格"day_users"并插入数据:

create table day_users(
day date,
users bitmap);

insert into day_users select day, build_bitmap(list(user_id::UInt64)) from user_behavior group by day;
1

统计每天UV
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select day,bitmap_count(users) from day_users order by day;

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2

相对留存
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这里计算相对于 11 月 23 日,12 月 2 号还在使用淘宝用户:

select bitmap_count(bitmap_and(a.users, b.users))
from (select users from day_users where day='2017-11-25') a ,
(select users from day_users where day='2017-12-02') b;

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3

相对新增
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select bitmap_count(bitmap_not(b.users, a.users)) from (select users from day_users where day='2017-11-25') a ,
(select users from day_users where day='2017-12-02') b;

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