ag九游会登录j9入口单车案例分析本次分析报告的数据来源与这家单车网站上的用户消费记录，通过分析用户消费行为，建立RFM模型，分析复购率、回购率等关键指标，对该产品的线上消费数据进行分析并提出有价值的建议。

　　对时间进行解析，一开始默认的格式是 int64的，可以用o() 来查看,默认会是 datetime64[ns] 类型，后面中括号表示 时间间隔是 ns

　　下面是对 order_dt 列（取values），转换类型为datetime64[M]，默认就会是每月的第一天了，同理设置为[Y]就是每年的1月1日，然后生成新的一列 month

　　从直方图可知，用户消费金额，绝大部分呈现集中趋势，小部分异常值干扰了判断，可以使用过滤操作排除异常

　　使用切比雪夫定理过滤掉异常值，因为切比雪夫定理说明，95%的数据都分布在5个标准差之内，剩下5%的极值就不要了

　　按照用户消费金额进行升序排序，由图可以知道50%的用户仅贡献了11%的消费额度，而排名前5000的用户就贡献了60%的消费额度

　　断崖式下跌很正常：可以理解用户流失比例基本一致，一开始用户迅猛增长数量比较多流失的也比较多，后面没有用户

　　随着时间的递增，最后一次购买数量也在递增，消费呈现流失上升的状况（这也是正常，随着时间的增长，可能运营每跟上，或者用户忠诚度下降了）

　　从RFM 分层可知，大部分用户是重要保持客户，但是这是由于极值的影响，所以 RFM 的划分标准应该以业务为准，也可以通过切比雪夫去除极值后求均值，并且 RFM 的各个划分标准可以都不一样

　　前三个月有大量新用户涌入，新用户占比很高，而后面几个月不活跃用户占比非常高，普遍在90%以上。

　　复购率稳定在20%所有，前一个月因为有大量新用户涌入，而这批用户只购买了一次，所以导致复购率降低

　　1、用户消费趋势（每月）方面，前3个月有大量新用户涌入，消费金额、消费订单数、产品购买量均达到高峰，后续每月较为稳定。前3个月消费次数都在10000笔左右，后续月份的平均2500；前3个月产品购买量达到20000甚至以上，后续月份平均7000；前3个月消费人数在8000-10000之间，后续月份平均2000不到ag九游会登录j9入口。

　　2、用户个体消费方面，小部分用户购买了大量的CD，拉高了平均消费金额。用户消费金额集中在0100元，有大约17000名用户。用户购买量集中在05，有大约16000名用户。50%的用户仅贡献了15%的消费额度，15%的用户贡献了60%的消费额度。大致符合二八法则。

　　3、用户消费行为方面，首购和最后一次购买的时间，集中在前三个月，说明很多用户购买了一次后就不再进行购买。而且最后一次购买的用户数量也在随时间递增，消费呈现流失上升的状况。

　　4、从整体消费记录来看，有一半的用户，只消费了一次。从每月新用户占比来看，1997年1月新用户占比高达90%以上，后续有所下降，1997年4月到1998年6月维持在81%左右，1998年6月以后无新用户。

　　5、从RFM模型来看，在8种客户中，重要保持客户的消费频次和消费金额最高，人数排在第二位；而一般发展客户消费频次和消费金额排第二位，人数却是最多。

　　6、从用户分层情况来看，新用户从第4月份以后没有新增；活跃用户有所下降；回流用户数量趋于稳定，每月1000多。流失/不活跃用户，数量非常多，基本上每月都在20000以上。

　　7、用户购买周期方面，平均购买周期是68天，最小值0天，最大值533天。绝大部分用户的购买周期都低于100天。

　　8、用户生命周期方面，由于只购买一次的用户（生命周期为0天）占了接近一半，排除这部分用户的影响之后，用户平均生命周期276天，中位数302天。

　　9、复购率和回购率方面，复购率稳定在20%左右，回购率稳定在30%左右，前3个月因为有大量新用户涌入，而这批用户只购买了一次，所以导致复购率和回购率都比较低。

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