用戶行為分析與實踐項目python 用戶行為分析是對用戶產(chǎn)品上產(chǎn)生的行為和行為背后的數(shù)據(jù)的一系列分析，并通過模型和用戶畫像的構(gòu)建，第一篇數(shù)據(jù)分析項目實戰(zhàn):用戶消費者行為分析本文以模仿為主。如何做好用戶行為分析用戶行為分析是一個漫長而完整的過程。

用戶行為分析是一個漫長的過程，一個完整的用戶畫像應(yīng)該包括兩部分:(用戶attribute 用戶行為特征)。用戶Attribute用戶Attribute包含四個要素:自然特征、消費特征、社會特征和興趣特征。我們可以更簡單地描述他們:他們是誰？他們?yōu)槭裁词褂梦覀兊漠a(chǎn)品？他們都是哪里人？我們何時以及多久使用一次我們的產(chǎn)品？用戶屬性的目的不是越細越好，而是找到高價值的共同點用戶。共同點越多，就越接近同類型群體。

因此，行為特征是畫像的核心內(nèi)容，也是需要運用多種分析手段的部分。用戶行為導(dǎo)向用戶行為研究模型叫做AISAS模式:關(guān)注吸引關(guān)注，興趣吸引興趣，搜索進行搜索，行動購買行動，分享發(fā)起分享。這是一個完整的過程，但是從“關(guān)注”到“分享”有很多影響因素。/123為了保證高價值的轉(zhuǎn)化用戶能夠得以保存，中間的三個步驟非常重要。

用戶行為分析是對用戶行為以及行為背后的數(shù)據(jù)進行的一系列分析。通過構(gòu)建模型和用戶的畫像，支持產(chǎn)品決策，精細化運營。對于產(chǎn)品，用戶行為分析可以驗證產(chǎn)品的可行性，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷，從而迭代需求；對于設(shè)計來說，用戶行為分析可以幫助改善產(chǎn)品體驗，發(fā)現(xiàn)交互不足，從而優(yōu)化設(shè)計；對于運營，用戶行為分析可以實現(xiàn)精準營銷和礦用場景分析用戶數(shù)據(jù)用于運營決策調(diào)整；一般包括設(shè)備id、時間、行為類型、渠道等。(1)粘性指標表現(xiàn)用戶提高認知度A激活:關(guān)注期內(nèi)的持續(xù)訪問，如:留存率、流失率、新增用戶轉(zhuǎn)化率等。；(2)活躍指標顯示行為誘導(dǎo)參與留存:用戶參與度，如:活躍、新增、流失、平均訪問時長、使用頻率等。(3)輸出指標分析培養(yǎng)忠誠度的實現(xiàn)R: 用戶價值輸出，如消費金額、頁面UV、消費頻率等。(1)行為事件分析:根據(jù)關(guān)鍵指標分析用戶的行為，如:注冊、登錄、搜索流量商品、加入購物車、提交訂單、支付、評價一系列屬于電商的完整事件。