本文根据某电商平台的实际订单交易数据，对2019年的交易情况进行分析，包括数据清洗、可视化、分析以及构造建立RFM模型。
前言
1加载提取数据
1.1加载
数据包含如下字段：orderID：订单编号；userID：用户编号；goodsID：商品编号；orderAmount：订单价格；payment：付款金额；chanelID：流量渠道类别；platfromType：下单平台；orderTime：下单时间；payTime：付款时间；chargeback：是否退单1.2提取
1.2.1根据业务需求提取2019年数据
1.2.2处理与业务流程不符合数据——支付时间间隔过长
1.2.3处理与业务流程不符合数据——订单金额与支付金额为负
2数据清洗
2.1清洗orderID（去重）
2.2清洗goodsID（去除无效值）
2.3清洗chanelID（空值填充）
2.4清洗platformtype（去除字符串空格，统一规范）
2.5清洗payment（处理异常值）
2.6清洗结束 查看数据
3数据分析及可视化
3.1整体销售情况
3.2各月份GMV、成交总额、实际成交额走势
暑期、双十一、双十二期间均有着较高的成交量。3.3各渠道来源用户占比
3.4用户行为——研究周一到周日哪天订单量最高
用户在周一、周二、周日购买力水平较高。3.5用户行为——研究哪个时间段下单量最高
用户在中午12点至下午3点，晚上7点至10点有较多的消费行为。3.6用户行为——客户情况
3.7用户行为——客户复购率
复购率水平总体较低，营销策略应更倾向于增加用户留存。3.8用户行为——客户RFM模型
3.8.1构造RFM透视表
3.8.2添加标签
该平台2019年的客户分层，一般挽留用户、一般发展用户占比较多，结合复购率指标水平整体较低，所以接下来平台运营策略应偏向老用户的留存，提升复购率，增加用户粘性。从商品角度来看，在质量、种类等方面进行调整，增强用户吸引力；从用户角度来看，可以对老用户发放优惠券，刺激消费；从平台角度来看，加大平台优惠力度、宣传力度，同时多组织活动，让用户更频繁地参与进来。
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