随着互联网和电子商务的发展，人们已经习惯了网上购物。 在中国，电子商务平台非常受欢迎。 在每年的618、双11、双12活动中，大量用户在如淘宝等电商平台浏览商品，或收藏、加入购物车或直接购买。 通过用SQL对用户行为的分析，我们可以挖掘用户的购买规律，了解产品的热度，并结合门店的营销策略，实现更精细、更精准的运营，让业务获得更好的增长。
数据集包含用户行为，由用户ID、产品ID、产品类别ID、行为类型和时间戳组成。 本次分析共导入数据约383万条。 在导入过程中，与主键联合设置了5个字段，在导入过程中消除了重复值。
用户行为间的转化情况
用户行为转化漏洞分析
从上面的漏斗图分析可以看出，从用户进入APP浏览页面开始，购买环节的最终转化率为2%。 用户点击页面后，用户流失巨大。 从浏览到购买的转化率是多少？
用户购买的路径分析
点击-收藏-购买的转化路径分析：用户浏览商品后，约有1/5的用户进行收藏，然后收藏中约13.26%的用户进行购买。
转化路径分析：从上图可以看出，用户浏览商品后，约有41.13%的用户会加入购物车，远高于进行收藏的用户，但加入购物车后，只有 17% 左右的用户最终进行了购买，超过 80% 的用户没有进行购买。 我们需要分析这个环节。 推测的原因可能是：
1、加入购物车是在不同店铺比较同种产品的价格；
2、为了凑单，全减；
3、先放在一边，过几天再买；
4、等其他活动折扣
用户点击的商品和下单之间的关系
这里我们重点关注用户点击的产品与用户订购的产品之间的关系，是否支持我们的假设：平台推送的产品不符合用户的需求。
产品点击量排名前九的产品类别：
对点击进行排序后，分析最畅销的商品，找出点击与购买之间的关系。 从上图我们可以看出，点击率最高的产品的购买率只有0.56%，而点击率第6的产品的购买率已经达到了5.8%。
结论：假设成立
通过以上分析可以得出结论，电商平台的推送机制不合理，推送的商品无法匹配用户的需求，导致用户在浏览过程中没有找到想要的商品，因此转化率：用户实际购买的比例非常低，即用户流失严重。
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