耀世测速网址！查看有无重复值：首先看使用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。
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。
这里的操作流程与hive-sql类似，我们需要先把max算出来，再去关联。
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。
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。
总体上看，访问天数多的访客比访问天数少的访客数量多，且以20次左右为拐点，因此定义访问天数小于20次的为低活跃，访问天数大于等于20次的定义为高活跃。此定义只是从用户的分布角度出发，工作中当从业务出发定义是否活跃。labels[buy_active_level] = 高 labels.loc[labels[counts_30_buy]=19,buy_active_level] = 低
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最大日期与当前日期的差值。
最近一次消费，我们按照最后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。
最近一次消费距今天数（远）活跃度（高）：重要唤回客户。历史活跃度比较高但是最近没买，说明存在流失的可能，要唤回他。
最近一次消费距今天数（近）活跃度（低）：重要深耕客户。最近购买了，但是活跃度不是很高。是我们要努力留住的客户。
最近一次消费距今天数（远）活跃度（低）：即将流失客户。历史活跃度比较低且最近没购买，可能用户就要跑路了。
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，最后一次消费距今天数小于8天的，认为最近有消费，大于8天的认为最近无消费
提取bahavior=1或者behavior=4的数据，根据用户id、商品id以及用户行为来进行分组，统计每个用户的浏览情况和购买情况，每一个用户对于每一件商品，如果浏览了但是未购买，则将其记为1。
该标签基于的粒度是（用户，商品），若用户对某一商品浏览未下单，可相应地进行运营策略的投放。
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
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。
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。
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。
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。
由于数据原因，存在一人浏览一人购买的情况，所以有部分的转换率为100％。除去此部分数据，大部分的商品转换率在0.5以下。
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