电商数据主屏在哪里打开电脑

电商数据主屏：

电脑怎么查电商画像记录 电脑怎么查电商画像记录查询

电脑怎么查电商画像记录 电脑怎么查电商画像记录查询

1、登录号，进入界面。

2、点击“我”，进入个人主页。

3、点击右上角，进入菜单。

4、点击“企业服务中心”，可见到“企业数据”。

5、点击“企业数据”，便可以查到近七天或者近30天的数据。

6、点击“粉丝数据”，可查看更详细的数据分析。

希望我的回答可以帮助到你哦~

直播小技巧：

1、直播间话题

直播间可以选择添加话题标签，当用户搜索相关时，直播间内容会出现在搜索页面中，可以吸引更多流量进入直播间。可以选择和自己直播产品相关的，如美妆类：#美妆产品#妆容服帖#时尚妆容等；也可以结合平台当下的热门话题，如#双十一#五五购物节等。

怎么查京东历史记录

1.登录京东，点击京东用户名。

2.在我的交易下面，点击浏览历史。

3.上面有分类，你可以根据你需要找的商品类别进行选择。

4.比如睫毛选择母婴类，下面全部就是睫毛曾经浏览过的母婴类商品。有浏览时间，你可以根据你浏览大概时间来查找。

拓展资料：

京东（股票代码：JD），自营式电商企业，创始人刘强东担任京东董事局兼首席执行官。旗下设有京东商城、京东金融、拍拍网、京东智能、O2O及海外事业部等。2013年正式获得虚拟牌照。2014年5月在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。2016年6月与沃尔玛达成深度战略合作，1号店并入京东。

参考链接：百度百科-京东

怎么查询买到的电商流水是否被用来注册过店铺?

作步骤如下：

1、用浏览器打开百度并搜索“支付宝”并打开。

2、登入支付宝账号。

3、支付宝。

4、点击账户设置。

5、下拉页面找到实名账户并点击后面的查看。

6、新打开的页面就能看到名下是否注册淘宝店铺的信息了。

电商访客行为分析

数据源：

数据介绍： 数据集为2014年11月18日至12月18日期间电商平台访客的行为记录。

分析目的： 了解电商平台的流量情况，寻找畅销商品类目。

数据利用方式： Python 数据清洗 + tableau 可视化 + excel 表

分析思路：

分析步骤：

一、导入csv数据

表格样式

注：behior_type字段值中“1”代表“浏览”、“2”代表“收藏”、“3”代表“加购”、“4”代表“下单”。

二、了解字段属性

可见： 数据共1546万行，6个字段。Time字段用于分析时需要调整为datetime格式。

三、去重

可见： 去重处理后数据集行数同去重前一致，没有重复行。

四、异常值处理

因为id和category代表维度，实际只需判断behior_type字段数字是否有异常值；

可见： behior_type值4种，无异常。

五、缺失值处理

可见： 只有user_geohash字段有存在异常值。从表格数据来看，对本次分析没有多大作用，选择删掉该列。

六、time字段类型转换

可见： time字段已转换为datetime类型

七、导出清洗后的数据

八、将数据导入tableau

（一）流量整体情况

定活动日为12.11和12.12两天。

用count、countd、if组合函数筛选出behior_type字段=1的值，创建PV、UV计算字段；利用time字段，建立小时区间、日期范围、时间段等筛选器，下钻到每日的小时粒度进行观察。

全局（图1）：

平日每小时流量变化（图2）：

活动期间流量小时流量变化（图3）：

由图1、图2、图3可知，日内访问流量分布呈以下规律：

所以， 为应对不同时间段的处理需求，应当合理进行资源调配，实现降低成本 。

活动期间与平常日的别：

可见： 活动日的活跃度提高较明显，UV较平日增加40%，客户页面平均访问量增加2-3个页面。

（二）每日总流量分析：

可见： 除了活动期间以外，每日的PV总量平均在44000左右，UV总量平均在10左右，相当于每个访客访问3.5个页面。

（三）每小时总流量分析：以整个期间为总体，按照小时的粒度进行展示。

可见： PV同日内流量变化趋势分析一致；而UV却与日内流量图异较大：晚间时段和白天时段相不大，没出现明显的流量增加。 说明店铺在不同日期的晚间时段有较多重复访问人，很有可能该部分人群是店铺常客，因此可针对该部分人群的用户画像（访问人群的访问行为画像见另一篇《电商访客行为画像》）制定合适的推广策略。

（四）总体转化率分析：

平日各环节与浏览量之间的转化率：

活动日各环节与浏览量之间的转化率：

可见： 活动日下单转化率是平日的1.7倍，加购转化率是平日的1.2倍。

（五）各行为阶段排名靠前的类目

可见： 浏览量和加购量靠前的品类下单量较为靠前，但并非完全正相关。

（六）各类目的下单-浏览转化率比较

按照下单数量降序排序：

可见： 下单量高的类目，浏览-下单转化率不一定高，其下单量高可能是因为曝光量高导致的。

进一步按照浏览量>100、下单量>100的条件进行筛选，按照转化率进行降序排序：

可见： 在排除可能性的情况下，有些类目浏览量不高，转化率很高。 重点关注有加购量、高转化率的类目（进一步降低的可能性），可能这当中有良好niche市场前景的产品，根据购买人群的用户画像进行精准营销 。

①浏览量-下单量散点图

②加购量-下单量散点图

从以上散点图可找到， 位于趋势线下部，浏览量或加购量较低但下单量较高的产品属于产品，应予以重视！

数据分析项目——电商平台用户画像分析

包括用户行为数据和用户基本信息数据：

重复值处理

缺失值处理

数据格式处理：

日期格式的转换 astype()

查看有无重复值：首先看使用df.查看各个字段的记录数，再看去除重复值后的数量。以此判断有无重复数据。

去重重复值可以使用函数drop_duplicates()

通过df.查看数据格式

看到time是object类型的，不适合处理。同时我们一般将数据分为日期和时间格式，因此对其进行拆分处理。

为各个时段打标，将时段分为'凌晨'、'上午'、'中午'、'下午'、'晚上'

知识点：pd.cut函数，区间分割

查看空值，并计算数量。可以看到并无空值。

在订单表中按照（用户，时段）分组，取每个时段的记录数（订单数）：

这里的作流程与hive-sql类似，我们需要先把max算出来，再去关联。

将生成的标签加入标签表：

同理，可统计出用户购买的活跃时间段，在此不赘述，仅展示结果

分析用户喜欢的类目，从而便于我们为其进行。

终得到标签表：

通过分析用户分析近的行为，来判断该用户是否活跃、流失

分析近30天的活跃天数，只要有浏览、收藏、加购和购物四种行为之一就认为是活跃。

结果如下：

我们可以通过查看所有用户30天活跃天数的分布情况，来确认一个分类的标准，判断某个用户是否活跃。

用户30天活跃天数分布图如图：

同理，可分析用户近7天的行为，包括其购物次数和活跃天数。

与上述作类似，展示结果:

明确今天的日期，在本项目中，“今天”指“2014-12-19”，然后统计订单表中用户某种行为的日期与当前日期的值。

使用的函数是：datetime.strptime： new datetime parsed from a string (like time.strptime()) ，将字符串转为date格式，以方便我们做日期运算

结果如图：

使用日期的diff函数

返回结果

RFM分组是指按照近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)和消费金额(Monetary)进行分组

近一次消费，我们按照一次购物距今的天数进行分组，同样是观看用户的一个分布情况，然后看如何进行分类。

消费频率，这里放宽要求，按照用户的30天活跃天数进行分类

消费金额，本次不涉及金额的统计。

因此，我们可以根据活跃度分类和近一次消费将用户划分为四类：

结果如图

可以看到在第8天前后，用户有明显的分层，因此按照8天对其进行划分，一次消费距今天数小于8天的，认为近有消费，大于8天的认为近无消费

返回结果：

通过value_counts查看每个值的出现次数：

上述返回的结果值是：

如果值为空，说明无相应的行为，对浏览未购买的数据记录进行打标

以上的步骤到商品粒度，下面对用户进行统计，即只要用户有浏览未下单的行为就对其进行打标

返回的结果如图：

加购未下单同上述步骤

分析平台用户的年龄、学历、性别、城市、职业、婚姻情况等，以便于我们去分析我们的典型用户是什么。

从上图可以看出，平台用户中男性居多，女性较少。

值的分层可以使用pd.cut函数

从年龄分布图中，可以看出平台的用户以25岁-40岁的用户居多。青年人和中老年用户较少。

返回结果如下图，从结果中可以看到来自北上广深的用户占绝大部分比例。

从婚姻分布情况中可以看到，平台用户中有超过60％的用户为已婚。

使用该平台的用户大部分拥有大学及以上的学历

使用该平台的用户大部分为互联网从业人群

首先查看这一个月的时间跨度用户每天的购物情况：

从上图可以看出，该平台每天的下单用户数比较平稳，有一些周期性因素在其中，可能是每周周中和周末的购物情况不同。同时，注意到12.12这一天购物用户激增，可能是12.12购物节的因素。

再分析下用户喜欢在周几下单，哪个时间下单

从图中我们可以看到用户的喜欢的购物时间：周五，晚上9点。上午购物的人数都比较少，主要集中在下午和晚上。

通过用户的下单情况，我们可以对每周的下单用户进行分层，将其分为活跃用户、不活跃用户和回流用户。

终结果

通过面积图看一下每周不同类型用户的比例情况：

复购率：一周内购买多次（＞1）的用户占总用户的比例

从中可以看到，5周的复购用户都在50％以上，47周和51周的复购率较低，可能是因为数据不完整的原因。

用户喜欢购买的品类？

用户多收藏的品类？

从结果可见，用户喜欢购买的品类前五名是6344、12189、5232、1863和4370，用户收藏多的品类是13230、5894、1863、6513和5027。

转换率=浏览该商品的用户数/购买该商品的用户数

终结果如图：

查看转换率的分布情况：

小店在哪看历史成交时间点和人群画像

1、进入电商罗盘，进入之后我们在左边的导航栏滑动找到人群，找到人群画像，点击它。

2、点击之后我们可以看到这里有一些选项可以做筛选，我们会选择商品展示的用户和全部的账号，商品展示用户就代表平台把你的商品给了哪种类型的人群。

3、抖店后台的左侧导航栏目中，有一个数据管理项，能够查看实时数据、历史数据、直播数据、短视频数据等详细数据。