消费行为分析

会员消费行为数据分析

会员的购买行为显示出一些有趣的趋势：订单数量没有明显的周期性变化，与会员专刊的发行频率无关。平均下单年龄呈现逐步增长的趋势。电话营销仍然是关键的营销策略。消费单价逐渐上升。VIP会员平均下单间隔约为4.83个月，低于BHC会员的6.77个月。在会员加入后的第二至第三年，BHC会员流失率显著增加，而VIP会员在第二年即开始大量流失。虽然VIP会员数量较少，但贡献了高收益，因此值得重视。

MySQL 0 2024-08-15

SQL用户行为分析

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

MySQL 2 2024-05-13

超星教育数据学习行为分析

本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据，可用于数据挖掘和学习行为分析。

数据挖掘 5 2024-05-01

网站用户行为分析数据集

raw_user.csv 文件包含某网站用户行为分析案例数据，可直接上传至虚拟机用于分析。

统计分析 4 2024-05-16

消费贷款专户

“兴业通”快速贷款为统计“兴业通”客户快速贷款业务，零售信贷系统将此类业务定义为“兴业通快速贷款”。零售客户经理在录入贷款申请时需勾选此选项，以确保统计准确性。分行可通过零售信贷业务分析系统合同即席查询模块，通过“产品标识4”筛选录入“兴业通快速贷款”，对该业务进行数据统计。

统计分析 5 2024-05-13

旅游消费趋势

近年来，旅游消费频次和规模持续增长。自2005年至2016年，旅游消费频次增长近两倍，单次消费金额翻了一番，旅游已发展成为重要的消费活动。

算法与数据结构 3 2024-05-27

IP网络用户行为分析方法浅析

IP网络用户行为分析需求多样，不同业务部门的关注点各异。根据用户、业务、流量维度对需求分类整理。分析方法是用户行为分析的关键，可参考数据挖掘学科中的一些方法，如用户特征分析、关联分析、分类与预测、异常分析、TopN分析等。

数据挖掘 7 2024-05-01

用户行为分析平台架构解析

用户行为分析平台架构解析 本节深入剖析用户行为分析平台的整体架构及运作流程。

Hive 8 2024-05-12

大数据平台用户行为分析平台

助力企业运营，通过分析用户行为数据提供决策依据，实现精准推送，留存用户。平台采用整体分析方式，提供全面、深入的用户行为洞察。

Hive 4 2024-05-12

数据分析与客户行为洞察

数据分析是关于PVA捐助者的客户细分，以更好地理解他们的行为，并在数据库中识别不同的捐助者和潜在捐助者。我们通过详细阅读数据字典来理解每个属性的含义和贡献，以建立我们的数据库。初步浏览数据集时，我们确定了多个潜在重要的变量，如收入、年龄分布以及之前的捐赠历史。这些变量帮助我们预测捐赠者的行为模式和时间间隔，从而优化我们的策略。

数据挖掘 0 2024-09-13