一、案例背景：
元?dú)夂Ｑ笫且患乙远嗑S生素健康著稱的新型互聯(lián)網(wǎng)飲料企業(yè)，旗下的甜茶掂恕、燒茶深受年輕人的喜愛(ài)。目前公司即將設(shè)計(jì)新一輪的電商活動(dòng)弛槐，元?dú)夂Ｑ蟮倪\(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人期望你協(xié)助他完成用戶行為分析懊亡，從去年的雙十一數(shù)據(jù)中，找到用戶購(gòu)物的高峰時(shí)間點(diǎn)乎串，從而設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)節(jié)奏店枣。
二、分析具體問(wèn)題：
由于這一次要分析的數(shù)據(jù)體量上萬(wàn)叹誉，一打開(kāi)Excel就死機(jī)鸯两，所以需要使用Python來(lái)進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)分析和可視化。
1长豁、在去年的11月钧唐，哪幾天是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期？
2匠襟、在一天中钝侠，什么時(shí)間點(diǎn)是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期？
3酸舍、在去年的11月帅韧，用戶瀏覽量和訪客數(shù)變化有什么關(guān)系（相關(guān)性）？
4啃勉、各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率怎么樣忽舟？
5、轉(zhuǎn)化率低是因?yàn)槟囊惶斓霓D(zhuǎn)化率有嚴(yán)重下滑淮阐？
三叮阅、具體代碼實(shí)現(xiàn)
1、在去年的11月枝嘶，哪幾天是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期帘饶？
結(jié)論：在去年的雙十一哑诊，雙十一這天是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期
2群扶、在一天中，什么時(shí)間點(diǎn)是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期？
結(jié)論：在一天中竞阐，0點(diǎn)缴饭、11-12點(diǎn)、18-21點(diǎn)是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期
3骆莹、在去年的11月颗搂，在去年的11月，用戶的訪客數(shù)情況
結(jié)論：在去年的11月幕垦，用戶的訪客數(shù)也是在雙十一這天最高
4丢氢、每一天中，不同時(shí)間段用戶的訪客數(shù)情況
結(jié)論：在一天中先改，0點(diǎn)疚察、11-12點(diǎn)、18-21點(diǎn)是訪客數(shù)的高峰期
5仇奶、在去年的11月貌嫡，用戶瀏覽量和訪客數(shù)變化有什么關(guān)系（相關(guān)性）？
結(jié)論：在一天中该溯，用戶瀏覽量和訪客數(shù)變化呈現(xiàn)強(qiáng)正相關(guān)岛抄，相關(guān)系數(shù)為0.98接近1，表明隨著訪客數(shù)越高瀏覽量也就越高
6狈茉、各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率怎么樣夫椭？
結(jié)論：從用戶行為轉(zhuǎn)化率中可以看出，瀏覽到點(diǎn)擊環(huán)節(jié)用戶流失較大氯庆，點(diǎn)擊環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率僅有0.09%益楼，需要優(yōu)化點(diǎn)擊環(huán)節(jié)
7、轉(zhuǎn)化率低是因?yàn)槟囊惶斓霓D(zhuǎn)化率有嚴(yán)重下滑
結(jié)論：整體點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率較低是因?yàn)殡p十一這天瀏覽量有了大幅度提升点晴，但是點(diǎn)擊量跟往日差不多感凤，導(dǎo)致雙十一這天點(diǎn)擊率大幅度下滑；
需要優(yōu)化雙十一活動(dòng)頁(yè)面粒督，因?yàn)榛顒?dòng)頁(yè)面內(nèi)容太多陪竿，顧客抓不住重點(diǎn)，導(dǎo)致點(diǎn)擊量減少屠橄。
四族跛、得出結(jié)論
1、在去年的雙十一锐墙，雙十一這天是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期礁哄；在一天中，0點(diǎn)溪北、11-12點(diǎn)桐绒、18-21點(diǎn)是用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的高峰期夺脾；在去年的11月，用戶的訪客數(shù)也是在雙十一這天最高茉继；在一天中咧叭，0點(diǎn)、11-12點(diǎn)烁竭、18-21點(diǎn)是訪客數(shù)的高峰期菲茬；在一天中，用戶瀏覽量和訪客數(shù)變化呈現(xiàn)強(qiáng)正相關(guān)派撕，相關(guān)系數(shù)為0.98接近1婉弹，表明隨著訪客數(shù)越高瀏覽量也就越高。
2终吼、雖然用戶瀏覽量和訪客數(shù)有較大提升马胧，但是最后的產(chǎn)品購(gòu)買量卻沒(méi)有較大提升，是因?yàn)椋簭挠脩粜袨檗D(zhuǎn)化率中可以看出衔峰，瀏覽到點(diǎn)擊環(huán)節(jié)用戶流失較大佩脊，點(diǎn)擊環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率僅有0.09%，需要優(yōu)化點(diǎn)擊環(huán)節(jié)垫卤；
整體點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率較低是因?yàn)殡p十一這天瀏覽量有了大幅度提升威彰，但是點(diǎn)擊量跟往日差不多，導(dǎo)致雙十一這天點(diǎn)擊率大幅度下滑穴肘；
需要優(yōu)化雙十一活動(dòng)頁(yè)面歇盼，因?yàn)榛顒?dòng)頁(yè)面內(nèi)容太多，顧客抓不住重點(diǎn)评抚，導(dǎo)致點(diǎn)擊量減少豹缀。
五、一點(diǎn)體會(huì)
學(xué)完P(guān)ython尤其是數(shù)據(jù)分析這塊慨代，真的可以幫助自己更快的處理數(shù)據(jù)邢笙，
1、其中可視化這塊兩個(gè)神庫(kù)matplotlib和seaborn侍匙，雖然seaborn可視化更高階氮惯，很多時(shí)候繪制圖形只需要一兩行代碼即可解決（如繪制折線圖直接用sns.lineplot(x=,y=,data=,color=)）就能繪制出很漂亮的圖形，相比較pyplot更簡(jiǎn)單想暗，但是seaborn就類似套餐妇汗，很多時(shí)候不能自己選擇，比如：x軸標(biāo)簽说莫，圖形x,y軸標(biāo)題杨箭、圖形線型等屬性不能自己調(diào)整，pyplot雖然代碼多一些储狭，但是就類似自助餐互婿，自己要什么就取什么捣郊，而更加個(gè)性化，我還是喜歡用pyplot來(lái)進(jìn)行可視化擒悬。
2模她、還有就是pandas這個(gè)庫(kù)功能真的很強(qiáng)大稻艰，連透視表這個(gè)都可以實(shí)現(xiàn)（直接用pivot_table()即可）懂牧，查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息（比如均值、最大值尊勿、最小值等直接用describe()函數(shù)就能實(shí)現(xiàn)）僧凤，連接兩個(gè)表不需要Excel復(fù)雜的vlookup操作，直接用concat([表名1,表名2])就可以元扔，去重的話直接用nunique()函數(shù)就能做到躯保，諸如此類，真是一入Python深似海澎语，愛(ài)到無(wú)法自拔~_~
