电商客户特征识别数据分析报告：项目介绍
数据情况
数据由3个单元表组成：
订单信息表：
- 订单ID
- 客户ID
- 订单状态
- 1表示正常完成订单
- 0表示未完成订单
- 优惠类型
- 0表示无优惠
- 1表示优惠
货物信息表：
- 订单ID
- 货物ID
- 货物名称
- 优惠额度
- 分组显示优惠额度
顾客信息表：
- 客户ID
- 登陆次数
- 注册时间(距1970-1-1的秒数)
- 本次购买时间(距1970-1-1的秒数)
- 经验值
- 订单数
需求
核心需求：分离在本电商平台购物的无价值用户
将平台购物的用户分为正常用户和无价值用户，
无价值用户一般指很少购买正常价格商品，大多购买优惠和促销商品的用户
其他需求：
- 分析下平台的订单情况、商品情况
- 分离正常用户和无价值用户后，进一步分析二者在网站上的行为差异
产出
要求：根据给定数据和需求，从头完成一个完整版的数据分析报告
并产出下列文档：
-
Jupyter-Notebook版
- 综合：用于数据分析项目代码实现和演讲、传播
-
HTML网页版
- 自动生成，用于传播交流
-
PDF版
- 自动生成，用于传播交流
-
PPT版
- 手动制作，用于演讲展示
可以使用Jupyter快速导出HTML和PDF版本(chrme打印网页)，但效果一般。
如果对效果要求较高，建议导出md格式，自行编辑，再使用markdown导出HTML和PDF
最终，我们需要PPT版本
分析流程建议
案例简介：
本案例的业务问题和数据来自 xx生鲜平台。。。
平台介绍：
电商平台相关介绍。。。
背景介绍：
* 分析订单情况，商品情况
* 将平台购物的用户分为正常用户和无价值用户，
* 无价值用户指很少购买正常价格商品，大多购买优惠和促销商品的用户
* 分离正常用户和无效用户后，进一步分析二者在网站上的行为差异
数据情况：
数据情况介绍。。。
提出问题：
无效用户的量化特征是什么？
分析数据：
数据规整（清洗）
数据可视化
指标计算
。。。
总结：
总结分析报告结论
建议：
给出解决方案和改进工作指导意见
