本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。
https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=46&userId=1
1.日PV有多少
2.日UV有多少
3.付费率情况如何
4.复购率是多少
5.漏斗流失情况如何
6.用户价值情况
本数据集共有104万条左右数据，数据为淘宝APP2014年11月18日至2014年12月18日的用户行为数据，共计6列字段，列字段分别是：
user_id：用户身份，脱敏
item_id：商品ID，脱敏
behavior_type：用户行为类型（包含点击、收藏、加购物车、支付四种行为，分别用数字1、2、3、4表示）
user_geohash：地理位置
item_category：品类ID（商品所属的品类）
time：用户行为发生的时间
需要完整代码，可以私聊
（1）pv和uv分析
PV(访问量)：即Page View, 具体是指网站的是页面浏览量或者点击量，页面被刷新一次就计算一次。
UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。
1）日访问量分析
（1）用户购买次数情况分析
（2）日ARPPU
ARPPU（average revenue per paying user）是指从每位付费用户身上获得的收入，它反映的是每个付费用户的平均付费额度。
ARPPU=总收入/活跃用户付费数量
因为本数据集中没有消费金额，因此在计算过程中用消费次数代替消费金额
人均消费次数=消费总次数/消费人数
（3）日ARPU
ARPU(Average Revenue Per User) ：平均每用户收入，可通过 总收入/AU 计算得出。它可以衡量产品的盈利能力和发展活力。
活跃用户数平均消费次数=消费总次数/活跃用户人数(每天有操作行为的为活跃)
九、漏斗流失分析
漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。