在本案例中，我们将使用 Databend Cloud 对来自天池实验室的淘宝用户购物行为数据集进行分析，一起发现有趣的购物行为。
该数据集为 CSV 格式，包含了 2017 年 11 月 25 日至 2017 年 12 月 3 日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的每一行表示一条用户行为，由以下 5 列组成，并以逗号分隔：
准备工作
下载数据集
下载淘宝用户购物行为数据集到本地，然后使用以下命令解压：
unzip UserBehavior.csv.zip
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将解压后的数据集文件 (UserBehavior.csv) 压缩为 gzip 格式：
创建外部 Stage
登入 Databend Cloud，并新建一个工作区。
在工作区中，执行以下 SQL 语句在阿里云上创建一个名为"mycsv"的外部 Stage:
CREATE STAGE mycsv URL = 's3://<YOUR_BUCKET_NAME>'CONNECTION = ( ACCESS_KEY_ID = '<YOUR_ACCESS_KEY_ID>', SECRET_ACCESS_KEY = '<YOUR_SECRET_ACCESS_KEY>', ENDPOINT_URL = '<YOUR_ENDPOINT_URL>', ENABLE_VIRTUAL_HOST_STYLE = TRUE)FILE_FORMAT = ( TYPE = CSV COMPRESSION = AUTO);
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执行以下 SQL 语句验证 Databend Cloud 是否可访问到该外部 Stage：
上传数据集到外部 Stage
使用 BendSQL将压缩后的数据集文件 (UserBehavior.csv.gz) 上传到外部 Stage。获取计算集群的连接信息，请参考连接到计算集群。
(base) eric@Erics-iMac ~ % bendsql --host tenantID--YOUR_WAREHOUSE.gw.aliyun-cn-beijing.default.databend.cn \ --user=cloudapp \ --password=<YOUR_PASSWORD> \ --database="default" \ --port=443 --tlsWelcome to BendSQL 0.9.3-db6b232(2023-10-26T12:36:55.578667000Z).Connecting to tenantID--YOUR_WAREHOUSE.gw.aliyun-cn-beijing.default.databend.cn:443 as user cloudapp.Connected to DatabendQuery v1.2.183-nightly-1ed9a826ed(rust-1.72.0-nightly-2023-10-28T22:10:15.618365223Z)
cloudapp@tenantID--YOUR_WAREHOUSE.gw.aliyun-cn-beijing.default.databend.cn:443/default> PUT fs:///Users/eric/Documents/UserBehavior.csv.gz @mycsv
PUT fs:///Users/eric/Documents/UserBehavior.csv.gz @mycsv
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ file │ status │ size ││ String │ String │ UInt64 │├───────────────────────────────────────────┼─────────┼───────────┤│ /Users/eric/Documents/UserBehavior.csv.gz │ SUCCESS │ 949805035 │└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘1 file uploaded in 401.807 sec. Processed 1 file, 905.80 MiB (0.00 file/s, 2.25 MiB/s)
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数据导入和清洗
创建表格
在工作区中，执行以下 SQL 语句为数据集创建表格：
CREATE TABLE `user_behavior` ( `user_id` INT NOT NULL, `item_id` INT NOT NULL, `category_id` INT NOT NULL, `behavior_type` VARCHAR, `ts` TIMESTAMP, `day` DATE );
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清洗、导入数据
执行以下 SQL 语句导入数据到表格中，并同时完成清洗：
去除无效的时间区外的数据
数据去重
生成额外列数据
INSERT INTO user_behaviorSELECT $1,$2,$3,$4,to_timestamp($5::bigint) AS ts, to_date(ts) dayFROM @mycsv/UserBehavior.csv.gz WHERE day BETWEEN '2017-11-25' AND '2017-12-03'GROUP BY $1,$2,$3,$4,ts;
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执行以下 SQL 语句验证数据导入是否成功。该语句将返回表格的 10 行数据。
SELECT * FROM user_behavior LIMIT 10;
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数据分析
在完成了前期的准备和数据导入之后，我们正式开始进行数据分析。
用户流量及购物情况分析
总访问量和用户数
SELECT SUM(CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN 1 ELSE 0 END) as pv,COUNT(DISTINCT user_id) as uvFROM user_behavior;
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日均访问量和用户量
SELECT day, SUM(CASE WHEN behavior_type = 'pv' THEN 1 ELSE 0 END) AS pv, COUNT(DISTINCT user_id) AS uvFROM user_behaviorGROUP BY dayORDER BY day;
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也可以通过 使用仪表盘 功能，生成折线图：
统计每个用户的购物情况，生成新表：user_behavior_count
create table user_behavior_count as select user_id, sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数 sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数 sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数 sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数 from user_behaviorgroup by user_id;
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复购率：两次或两次以上购买的用户占购买用户的比例
select sum(case when buy > 1 then 1 else 0 end) / sum(case when buy > 0 then 1 else 0 end)from user_behavior_count;
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用户行为转换率
点击/(加购物车 + 收藏)/购买，各环节转化率
select a.pv, a.fav, a.cart, a.fav + a.cart as `fav+cart`, a.buy, round((a.fav + a.cart) / a.pv, 4) as pv2favcart, round(a.buy / (a.fav + a.cart), 4) as favcart2buy, round(a.buy / a.pv, 4) as pv2buyfrom(select sum(pv) as pv, --点击数sum(fav) as fav, --收藏数sum(cart) as cart, --加购物车数sum(buy) as buy --购买数from user_behavior_count) as a;
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计算一个小时完成浏览->添加到购物->并支付的用户
SELECT count_if(level>=1) as pv, count_if(level>=2) as cart, count_if(level>=3) as buyFROM( SELECT user_id, window_funnel(3600000000)(ts, behavior_type = 'pv',behavior_type = 'cart',behavior_type = 'buy') AS level FROM user_behavior GROUP BY user_id);
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用户行为习惯
每天用户购物行为
select to_hour(ts) as hour, sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数 sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数 sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数 sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数from user_behaviorgroup by hourorder by hour;
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也可以通过 使用仪表盘 功能，生成折线图：
每周用户购物行为
select to_day_of_week(day) as weekday,day, sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数 sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数 sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数 sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数from user_behaviorwhere day between '2017-11-27' and '2017-12-03'group by weekday,dayorder by weekday;
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也可以通过 使用仪表盘 功能，生成柱状图：
基于 RFM 模型找出有价值用户
RFM 模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，其中由 3 个要素构成了数据分析最好的指标：
R-Recency（最近一次购买时间）
F-Frequency（消费频率）
M-Money（消费金额）
R-Recency（最近购买时间）：R 值越高，用户越活跃
select user_id, to_date('2017-12-04') - max(day) as R, dense_rank() over(order by (to_date('2017-12-04') - max(day))) as R_rankfrom user_behaviorwhere behavior_type = 'buy'group by user_idlimit 10;
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F-Frequency（消费频率）：F 值越高，用户越忠诚
select user_id, count(1) as F, dense_rank() over(order by count(1) desc) as F_rankfrom user_behaviorwhere behavior_type = 'buy'group by user_idlimit 10;
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用户分组
对有购买行为的用户按照排名进行分组，共划分为 5 组：
前 1/5 的用户打 5 分
前 1/5 - 2/5 的用户打 4 分
前 2/5 - 3/5 的用户打 3 分
前 3/5 - 4/5 的用户打 2 分
其余用户打 1 分
按照这个规则分别对用户时间间隔排名打分和购买频率排名打分，最后把两个分数合并在一起作为该名用户的最终评分。
with cte as(select user_id, to_date('2017-12-04') - max(day) as R, dense_rank() over(order by (to_date('2017-12-04') - max(day))) as R_rank, count(1) as F, dense_rank() over(order by count(1) desc) as F_rankfrom user_behaviorwhere behavior_type = 'buy'group by user_id)select user_id, R, R_rank, R_score, F, F_rank, F_score, R_score + F_score AS scorefrom(select *, case ntile(5) over(order by R_rank) when 1 then 5 when 2 then 4 when 3 then 3 when 4 then 2 when 5 then 1 end as R_score, case ntile(5) over(order by F_rank) when 1 then 5 when 2 then 4 when 3 then 3 when 4 then 2 when 5 then 1 end as F_scorefrom cte) as aorder by score desclimit 20;
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商品维度分析
销量最高的商品
select item_id , sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数 sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数 sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数 sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数from user_behaviorgroup by item_idorder by buy desclimit 10;
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销量最高的商品类别
select category_id , sum(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end) as pv, --点击数 sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end) as fav, --收藏数 sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end) as cart, --加购物车数 sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end) as buy --购买数from user_behaviorgroup by category_idorder by buy desclimit 10;
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用户留存分析
开始前，创建表格"day_users"并插入数据：
create table day_users(day date,users bitmap);
insert into day_users select day, build_bitmap(list(user_id::UInt64)) from user_behavior group by day;
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统计每天 UV
select day,bitmap_count(users) from day_users order by day;
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相对留存
这里计算相对于 11 月 23 日，12 月 2 号还在使用淘宝用户：
select bitmap_count(bitmap_and(a.users, b.users))from (select users from day_users where day='2017-11-25') a ,(select users from day_users where day='2017-12-02') b;
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相对新增
select bitmap_count(bitmap_not(b.users, a.users)) from (select users from day_users where day='2017-11-25') a ,(select users from day_users where day='2017-12-02') b;
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