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数据来源于网上，是用户在一家单车网站上的消费记录
user_id：用户ID
order_dt:购买日期order_products：购买产品数order_amount：购买金额
大部分订单只消费了少量商品（平均2.4），有一定值干扰用户的消费金额比较稳定，平均消费35元，中位数在25元，有一定极值的干扰
对时间进行解析，一开始默认的格式是 int64的，可以用 df.info() 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（新版本可以不用取values直接用astype强制转换），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
- 每月的消费总金额 - 每月的消费次数 - 每月的产品购买量 - 每月的消费人数
每月消费总金额
每月消费次数
每月产品购买量
一次性取出每月消费总金额、每月消费次数、 wps office 官方下载地址是什么每月产品购买量多组数据
最新的中文版的wps的下载的入口是多少
每月消费人数
去重的方法有多种，这里也可以使用数据库思想，df.groupby([‘month’,‘user_id’]).count().reset_index()
每月消费人数低于每月消费次数，但差异不大
前三个月每月的消费人数在8000-10000之间，后续月份，平均消费人数在2000不到
每月用户平均消费金额的趋势每月用户平均消费次数的趋势
用户消费金额，消费次数的描述统计(可绘制散点图)用户消费金额的分布用户消费次数的分布用户累计消费金额占比（百分之多少的用户占了百分之多少的消费额）
用户消费金额，消费次数的描述统计
用户消费金额的分布
用户消费次数的分布
用户累计消费金额占比
用户第一次消费（首购）用户最后一次消费新老客户消费比多少用户仅消费一次每月新客占比用户分层RFM模型新、老、活跃、回流、流失用户购买周期（按订单）用户消费周期描述用户消费周期分布用户生命周期（按第一次和最后一次消费）
-用户生命周期描述用户生命周期分布
用户第一次消费（首购）
84 rows × 2 columns
用户最后一次消费
546wps office的免费版的下载入口的方法 rows × 2 columns
有一半以上的用户只消费了一次
每月新客占比
55379 rows × 2 columns
用户分层
23wps office的免费版的下载的网站570 rows × 3 columns
23570 rows × 6 columns
23570 rows × 6 columns
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
尽量用小部分的用户覆盖大部分的额度
不要为了数据好看划分等级
用户生命周期
新客，活跃，回流，流失（一段时间不消费，或者不活跃）
若本月没有消费，这里只是和上个月判断是否注册，有缺陷，可以判断是否存在就可以了
若之前是未注册，则依旧为未注册若之前有消费，则为流失/不活跃其他情况，为未注册
若本月有消费
若是第一次消费，则为新用户如果之前有过消费，则上个月为不活跃，则为回流如果上个月为未注册，则为新用户初次之外，为活跃
return:回流
new:新客
unreg:未注册
active:活跃
69659 rows × 3 columns
订单周期呈指数分布用户的平均购买周期是68天绝大部分用户的购买周期都低于100天
23570 rows × 2 columns
用户的生命周期受只购买一次的用户影响比较大用户均消费134天，中位数仅0天
复购率中文版的wps下载网址在哪呢
自然月内，购买多次的用户占比(即，购买了两次以上)
回购率
曾经购wps的官网下载的入口的方法买过的用户在某一时期的再次购买的占比（可能是在三个月内）
消费金额在前三个月达到最高峰，后续消费较为稳定，有轻微下降趋势；
产品购买量在前三个月达到最高峰，后续消费较为稳定，有轻微下降趋势；
前三个月消费订单人数在10000笔左右，后续月份的平均消费人数则在2500人
用户平均消费106元，中位值有43，说明小部分用户购买了大量货物
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
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，80%的用户仅贡WPS office的官网下载的方法在哪里献了32%的消费额度，排名前5000的用户就贡献了60%的消费额度
1997年3月下旬出现用户数量的断崖式下跌，大部分最后一次购买，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
有一半的用户，只消费了一次
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
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用户的购买周期呈指数分布，用户的平均购买周期是68天，绝大部分用户的购买周期都低于100天
用户的生命周期受只购买一次的用户影响比较显著，排除只购买一次用户后，用户平均生命周期134天
复购率稳定在20%左右，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
前三个月回购率呈上升趋势，随着用户数量大幅下跌，回购率后期波动较大
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