通过数据分析挖掘客户潜在需求和消费者偏好。指导后期的运营策略;通过探索用户行为规律，寻找高价值用户;分析商品特征，寻找高贡献商品;分析产品功能，优化产品路径
1.项目背景
随着电商行业近几年的迅猛发展，电子商务从早些年的粗放式经营，逐步转化为精细化运营。随着平台数据量的不断积累，通过数据分析挖掘消费者的潜在需求，消费偏好成为平台运营过程中的重要环节。本项目基于某电商平台用户行为数据，在MySQL关系型数据库，探索用户行为规律，寻找高价值用户；分析商品特征，寻找高贡献商品；分析产品功能，优化产品路径。
2.使用“人货场”拆解方式建立指标体系
最终结果：评价“用户，商品，平台”三者质量
人： （用户) 是整个运营的核心。所有举动都围绕着，如何让更多的人有购买行为，让他们买的更多，买的更贵。所以对人的洞察是一切行为的基础。目前平台上的主力消费人群有哪些特征，他们对货品有哪些需求， 他们活跃在哪些场，还有哪些有消费力的人目前不在平台上，对这些问题的回答指向了接下来的行动。
pv（pageview）页面浏览量
uv(unique visitor)一定时间内访问网页的人数，独立访客数（一个网站或一个页面）
pv/uv流量质量，浏览深度
ROI:投资回报率=投资回报率（ROI）=年利润或年均利润/投资总额×100%
新客数：（一般当天的算新用户，当日激活或者/新增）
老客数：
客单价：当日消费总价/顾客数（新+老）---客单价应该是稳的，突然多/少，购买力特别强的，疫情影响客单价下降
DAU：日活跃用户
MAU：活跃用户
货：
就对应供给,涉及到了货品分层，哪些是红海（销量高、利润少、竞争多），哪些是蓝海（销量少、利润高、竞争少），如何进行动态调整，是要做自营还是平台，以满足消费者的需求。
场：
就是消费者在什么场景下，以什么样的方式接触到了这个商品。早期的导购做的比较简单，目前的场就比较丰富，但也暴露了淘宝和京东在导购方面的一些问题。比如内容营销，目前最好的可能是微信的 KOL生态和小红书，甚至微博，而不在电商自己的场。如何做一个全域的打通，和消费者进行多触点的接触，比如社交和电商联动，来完成销售转化，这就是腾讯和阿里一直都在讲的「全域营销」。
场的概念已经前后有所延伸，往前延伸指的是引流等，往后延伸指的是后期物流、售后等
3.确认问题
本次分析的目的是想通过对用户行为数据进行分析，为以下问题提供解释和改进建议：
1）基于漏斗模型的用户购买流程各环节分析指标，确定各个环节的转换率，便于找到需要改进的环节；
2）商品分析：找出热销商品，研究热销商品特点；
3）基于RFM模型找出核心付费用户群，对这部分用户进行精准营销。
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