用户购物习惯分析是指了解用户每日的购物高峰期,不同地区用户购物高峰期是否存在差异。通过分析时间和地区两个维度,整理和分析数据,从而得到不同地区用户的购物习惯。

分析数据来源仍然是后台订单报表,分析参数包括购买时间和发货地区。筛选方法主要有以下两种:24小时总订单量变化规律,以及不同地区24小时订单量规律。完成数据筛选后,即可构建用户购物习惯可视化图表。

分析用户购物习惯可以理解为对单日订单量波动的深入研究,即将不同地区的单日订单量波动进行数据筛选和可视化处理。这一操作方法与上文中所介绍的类似,可以直接参考"用户购物习惯分析"表格。

数据筛选后,我们得到了三大州地区不同时间段的订单量对比。接下来需要计算不同时间段的订单比例,确保用户画像数据的准确性。具体计算公式为:地区单一时间段产生的订单/地区所有时间段产生的总订单。

完成数据筛选后,即可结合不同数据进行可视化分析。首先可以绘制"订单量整体趋势"的柱状图,观察店铺总体订单量波动情况。接下来,还可以绘制"用户购物习惯"的折线图,分析不同地区单日订单比例的变化。

FQAs:

Q: 如何分析不同地区用户的购物习惯?

A: 主要通过分析订单数据的两个维度:时间和地区。首先分析24小时总订单量的变化规律,以及不同地区24小时订单量的规律。然后计算不同地区不同时间段的订单比例,进行可视化分析,绘制订单量趋势图和用户购物习惯图。

Q: 如何确保用户画像数据的准确性?

A: 在分析不同地区不同时间段的订单数据时,需要计算各时间段订单占比,即地区单一时间段产生的订单/地区所有时间段产生的总订单。这样可以确保用户画像数据的准确性。

Q: 可视化分析中有哪些常见的图表?

A: 常见的可视化图表包括:订单量整体趋势的柱状图,反映店铺总体订单量波动情况;以及用户购物习惯的折线图,分析不同地区单日订单比例的变化。