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摘要
本文旨在通过综合运用MySQL数据库技术和Tableau数据可视化工具，对用户购物行为进行深入分析。论文首先介绍了研究背景与意义，概述了当前用户购物行为分析的发展现状。随后，详细阐述了用于分析的数据集，包括数据的来源、结构和特点，并分别介绍了MySQL在数据存储与检索方面的优势以及Tableau在数据可视化方面的功能。在数据处理阶段，论文对原始数据进行了预处理，包括数据清洗、格式转换等，以确保数据的准确性和一致性。接着，论文提出了用户行为分析的具体方法与过程，包括日新增用户、uv（独立访客）、pv（页面浏览量）、人均浏览次数、客户留存率以及成交量与复购率等关键指标的计算方法和分析逻辑。通过对处理后的数据进行深入分析，论文得出了一系列有关用户购物行为的结果，包括日新增用户的变化趋势、用户活跃度的指标表现、客户留存率的状况以及成交量和复购率的情况等。这些结果不仅揭示了用户购物行为的特征和规律，还为电商企业提供了有价值的参考和建议。论文对研究结果进行了总结，强调了MySQL与Tableau在用户购物行为分析中的重要作用，并指出了研究的局限性和未来可能的研究方向。本文的研究成果对于电商企业优化营销策略、提升用户体验具有积极的现实意义。
关键词：MySQL；Tableau；用户购物行为；
Abstract
This article aims to conduct a comprehensive analysis of user shopping behavior by utilizing MySQL database technology and Tableau data visualization tools. The paper first introduces the research background and significance, and outlines the current development status of user shopping behavior analysis. Subsequently, the dataset used for analysis was elaborated in detail, including the source, structure, and characteristics of the data, and the advantages of MySQL in data storage and retrieval, as well as Tableau’s functionality in data visualization, were introduced separately. In the data processing stage, the paper preprocessed the raw data, including data cleaning, format conversion, etc., to ensure the accuracy and consistency of the data. Subsequently, the paper proposes specific methods and processes for analyzing user behavior, including the calculation methods and analysis logic for key indicators such as daily new users, UV (independent visitors), PV (page views), per capita views, customer retention rate, and transaction volume and repurchase rate. Through in-depth analysis of the processed data, the paper obtained a series of results related to user shopping behavior, including the trend of daily new users, performance indicators of user activity, customer retention rate, and transaction volume and repurchase rate. These results not only reveal the characteristics and patterns of user shopping behavior, but also provide valuable references and suggestions for e-commerce enterprises. The paper summarizes the research results, emphasizes the important role of MySQL and Tableau in analyzing user shopping behavior, and points out the limitations of the research and possible future research directions. The research results of this article have positive practical significance for e-commerce enterprises to optimize marketing strategies and enhance user experience.
key word: MySQL； Tableau； User shopping behavior;
目录
第一章 绪论 1
1.1 背景与意义 1
1.2 发展现状 1
1.3 章节安排 3
1.4 本章小结 4
第二章 数据及相关分析 5
2.1 数据介绍 5
2.2 MySQL 6
2.3 Tableau 7
2.5 本章小结 8
第三章 数据处理 9
3.1 数据分析 9
3.1 数据预处理 9
第四章 用户行为分析方法与过程 11
4.1 日新增用户分析的计算 11
4.2 uv、pv、人均浏览次数的计算 11
4.3 客户留存率的计算 12
4.4 成交量与复购率的计算 14
第五章 结果分析 17
5.1 日新增用户结果 17
5.2 uv、pv、人均浏览次数反映用户情况结果 17
5.3 客户留存率结果 19
5.4 成交量与复购率结果 20
第六章 总结 21
参考文献 23
论文的英文翻译 24
第一章 绪论
1.1 背景与意义
在当今大数据时代，企业对于用户行为数据的深入挖掘与分析已成为提升市场竞争力、优化用户体验的关键手段。随着电子商务行业的蓬勃发展，用户购物行为数据呈现出爆炸式增长，如何有效管理和分析这些数据，以洞察消费者偏好、优化商品推荐策略、提高转化率，成为电商企业面临的重要课题。MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统，以其高性能、高可靠性和易用性，在数据存储与管理方面发挥着不可替代的作用。而Tableau作为一款强大的数据可视化工具，能够轻松连接MySQL数据库，将复杂的数据转化为直观的图表和仪表盘，帮助分析师和业务人员快速理解数据背后的故事。基于MySQL与Tableau的用户购物行为分析课程论文，旨在探讨如何利用这两者的协同作用，实现对海量购物行为数据的高效整合、深度挖掘及可视化呈现。通过构建数据仓库、设计合理的分析模型、运用Tableau进行数据探索与可视化表达，不仅能够为企业决策提供科学依据，还能促进营销策略的精准实施，提升客户满意度与忠诚度。因此，本研究对于电商企业优化运营策略、增强市场竞争力具有重要的理论意义和实践价值。。
1.2 发展现状
在国内，基于MySQL与Tableau的用户购物行为分析已成为电商领域数据研究的重要方向。众多学者和企业实践者致力于通过这两个工具的整合，深度挖掘用户购物行为数据，以期获得更为精准的消费者洞察。MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统，在电商领域的数据存储和管理方面得到了广泛应用。其强大的数据处理能力和高可靠性，使得大量用户购物行为数据得以有效存储和快速访问。同时，MySQL的开源特性也降低了企业的IT成本，使得更多中小企业能够承担得起数据分析的硬件和软件投入。而Tableau作为一款商业智能和数据可视化工具，其强大的数据连接、数据转换和数据可视化能力，使得用户能够轻松地将MySQL中的数据转化为直观的图表和仪表盘。通过Tableau，分析人员可以快速发现数据中的规律和趋势，为企业的决策提供有力支持。在国内的研究中，学者们通常会将MySQL与Tableau结合使用，进行用户购物行为的分析。他们通过构建用户画像、分析用户购买路径、计算用户留存率和复购率等指标，来洞察消费者的购物偏好和行为模式。这些研究不仅有助于企业优化商品推荐策略和提升用户体验，还能为企业的市场营销和客户服务提供科学依据。基于MySQL与Tableau的用户购物行为分析在国内电商领域已经得到了广泛应用和研究。未来，随着大数据技术的不断发展和电商行业的持续创新，这一领域的研究将会更加深入和细致，为企业的数字化转型和智能化升级提供更为有力的支持。
在国外，基于MySQL与Tableau的用户购物行为分析同样受到了广泛关注和研究。众多学者和电商企业利用这两个工具，对用户购物行为数据进行深度挖掘和分析，以期获取更加深入的消费者洞察和业务优化策略。MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统，其强大的数据存储、管理和分析能力在国外电商领域得到了广泛应用。通过MySQL，企业能够高效地存储和管理大量用户购物行为数据，为后续的数据分析提供坚实的基础。MySQL的开源特性也使其在国外学术界和工业界得到了广泛的认可和应用。Tableau作为一款领先的数据可视化工具，其强大的数据连接、数据转换和数据可视化能力，使得用户能够轻松地将MySQL中的数据转化为直观的图表和仪表盘。通过Tableau，研究人员能够快速地洞察数据中的规律和趋势，为企业的决策提供有力支持。在国外，Tableau已经广泛应用于电商、金融、医疗等多个领域，成为数据分析的重要工具之一。在国外的研究中，学者们通常将MySQL与Tableau结合使用，对用户购物行为数据进行多维度分析。他们通过分析用户购买路径、计算用户留存率和复购率、构建用户画像等指标，来深入了解消费者的购物偏好和行为模式。这些研究不仅有助于企业优化商品推荐策略和提升用户体验，还能为企业的市场营销和客户服务提供科学依据。基于MySQL与Tableau的用户购物行为分析在国外同样得到了广泛应用和研究。未来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，这一领域的研究将会更加深入和广泛，为电商企业的数字化转型和智能化升级提供更为有力的支持。
1.3 章节安排
第一章为绪论：阐述当前电子商务行业的快速发展背景，以及用户购物行为分析的重要性。强调基于MySQL与Tableau的用户购物行为分析在提升用户体验、优化营销策略等方面的意义。介绍MySQL数据库在数据存储和管理方面的应用现状。分析Tableau在数据可视化及商业智能领域的优势及其在企业中的应用情况。概述当前用户购物行为分析的研究进展和技术挑战。
第二章为数据及相关分析：描述用于分析的用户购物行为数据集的内容、来源和结构。说明数据的收集方法和预处理步骤。介绍MySQL数据库的基本概念和特点。阐述MySQL在存储、查询和分析用户购物行为数据中的作用。介绍Tableau数据可视化工具的功能和优势。
第三章为数据处理：概述数据分析的目的和流程，包括数据清洗、转换和验证等步骤。详细描述数据预处理的具体操作，如缺失值处理、异常值检测、数据格式转换等。强调数据预处理对于后续分析的重要性。
第四章为用户行为分析方法与过程：介绍日新增用户的定义和计算方法，阐述日新增用户分析在评估用户增长趋势中的作用。分别介绍uv（独立访客）、pv（页面浏览量）和人均浏览次数的概念和计算方法。分析这些指标在反映用户活跃度和网站流量方面的意义，阐述客户留存率的定义和计算方法。讨论客户留存率对于评估用户忠诚度和预测未来收入的重要性。介绍成交量和复购率的计算方法和应用场景。分析这两个指标在评估销售效果和用户购买行为方面的作用。
第五章为结果分析：展示日新增用户分析的结果，并分析其变化趋势和原因，展示uv、pv和人均浏览次数的分析结果，探讨其对于用户活跃度和网站吸引力的影响。分析客户留存率的结果，提出提高用户忠诚度的建议。展示成交量和复购率的分析结果，评估销售效果和用户购买行为的特点。
第六章 总结：总结论文的主要研究成果和发现。强调MySQL与Tableau在用户购物行为分析中的价值和作用。提出研究中的不足和未来研究方向的建议。
1.4 本章小结
本章概述了用户购物行为分析的重要性，介绍了MySQL与Tableau的研究背景，梳理了国内外发展现状，并明确了论文的章节安排。
第二章 数据及相关分析
2.1 数据介绍
此项目的数据是基于阿里云天池的《淘宝用户购物行为数据可视化分析》进行的深入研究。数据集是通过对阿里巴巴集团在中国各地的近百万个淘宝用户进行大数据分析后形成。这个数据集涵盖了从2017年11月25日到2017年12月3日期间，大约一百万有行为的随机用户的全部行为，包括点击、购买、加购和喜欢。在每个数据集里都会对其做详细的记录。数据集的构建方式与MovieLens-20M有许多相似之处，这意味着数据集的每一行都代表了一个用户的行为，这些行为由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为模式和时间戳构成，并被逗号所隔开。每个数据集均为独立数据表，可根据需要对其做相应调整。以下是对数据集中每列的详细阐述：
表2.1 数据集列
用户行为详细描述如下：
表2.2 用户行为列
数据集大小如下：
表2.3 数据集列
2.2 MySQL
不同。分层连接层、服务层、引擎层。索引在存储引擎层实现的。IonnoDB是MySQL5.5版本默认的存储引擎。
连接层：在系统的最顶层，我们提供了若干客户端和链接服务，它们主要负责执行连接处理、授权认证以及相关的安全措施。中间层是一个用来提供访问其他应用系统功能的接口模块，它将这些应用系统之间的通信转换成与底层硬件设备无关的方式。服务器还将对每一个安全接入的客户端进行操作权限的验证。
服务层：第二层的架构主要负责执行大部分核心服务功能，例如SQL接口，同时也负责缓存查询、SQL分析与优化，以及部分内部函数的实施。第三层是数据层，它将业务逻辑从底层抽象出来，通过对数据库表结构进行设计来实现整个系统的数据处理能力，包括表间关系处理，数据完整性检查，以及一些常用操作的支持等。所有的跨存储引擎功能都集中在这个层面上，例如过程和函数等。
引擎层：在MySQL中，存储引擎确实承担了数据的储存和提取任务，而服务器则是通过API与存储引擎进行数据交流的。在实际应用当中，我们可以选择一个或者几个存储引擎来实现对数据库文件的读取、修改和删除等操作。各种存储引擎都有其独特的功能，这使得我们能够根据个人需求来选择最适合的存储引擎。
存储层：主要将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
图2.1 mysql过程
2.3 Tableau
Tableau是一个功能强大且广受欢迎的数据可视化及商业智能（BI）工具，其主要目的是协助用户进行数据的分析、研究和展示。该工具提供了一系列功能强大的工具包来完成对复杂数据报表及图表的绘制。该系统通过直观的界面拖曳方式，让用户能够毫不费力地创建动态仪表板和报告，而无需进行代码编写。在这个平台上，可以实现对海量数据进行自动建模并展示给用户，从而使其更容易理解和利用。Tableau是一款能够处理各种数据源的工具，包括Excel、数据库和云存储等，成为数据分析师、数据科学家和商业用户的首选工具。
Tableau的主要功能:
（1）数据连接
Tableau 支持与各种数据源连接，如：
Excel、CSV 文件
数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 等）
云数据平台（Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflake 等）
Web 数据源（通过API和Web数据连接）
Tableau具有出色的数据连接功能，能够处理结构化和非结构化的数据，使得用户能够在这些不同的数据源之间轻松地进行数据转换和整合。
（2）数据可视化
Tableau 提供丰富的可视化工具，用户可以通过简单的拖拽来创建各种图表，包括：
折线图、柱状图、饼图
散点图、树状图
地图可视化（地理数据的展示）
通过这些图表，用户可以实时探索数据，发现数据中的趋势、模式和异常。
（3）仪表板和故事
在Tableau平台上，仪表板作为一个界面，用于展示各种可视化的图表和控件。用户有能力创建一个交互式的仪表板，将各种可视化的图表融合到一个统一的视图里，从而更方便地进行数据分析。
Tableau还提供了一个功能，即故事，它可以帮助创建连续且逻辑清晰的可视化分析报告。该工具能够指导用户逐渐查看数据分析的成果，从而更好地呈现复杂的数据情境。
（4）共享与协作
Tableau 提供了多种数据分享和协作方式：
Tableau Server和Tableau Online：这两款软件允许用户将他们设计的仪表板上传至服务器或云端，以供团队其他成员进行访问、互动和分享。
Tableau Public:这是一个用于公开展示可视化成果的工具，方便与广大的观众进行分享。
2.5 本章小结
本章详细介绍了用于分析的用户购物行为数据，并阐述了MySQL数据库在数据存储与检索方面的优势，以及Tableau在数据可视化方面的强大功能。通过对比，明确了两者在分析过程中的互补性，为后续章节的数据处理与分析奠定了坚实基础。
第三章 数据处理
3.1 数据分析
图3.1 数据分析
3.1 数据预处理
1、观察数据
将数据文件导入nactive查看数据（连接数据库→新建表→导入数据）。
2、数据导入
由于数据文件中没有标头，请使用nactive修改列名，并从导入的nacive标头中重新添加数据。
create table if not exists user_behavior as
(select*from userbehavior limit 100000);
3.数据处理
对数据进行去重处理
select distinct *from user_behavior
group by customer_id,order_id,category_id,behavoir_type,happening_tim
