不同地域用户购物习惯分析

用户购物习惯分析可以懂得为用户每日的购物峰值在哪里？不同地域用户购物高峰期是否有不同？差异结合时间与地域两个维度，把这两个维度结合到一起，通过一系列数据的整理与分析得到不同地域的用户购物习惯。数据来自仍然为后台数据中的订单报表，分析参数包含purchase-date、ship-state，筛选办法分为以下两类。

24小时总订单量变化规律；

不同地域24小时订单量规律。完成数据筛选后，即可构建用户购物习惯可视化图表。

用户购物习惯分析可以懂得为更深一层的单日订单量波动分析，即将不同地域的单日订单量波动进行数据筛选和可视化处置，其操作办法与上文中所讲解的办法类似，这里不再赘述，可以直接下载表格“用户购物习惯分析”进行查看。

当对订单报表进行数据筛选后，得到三大州地域不同时间段的订单量比较。

筛选出不同地域不同时间段的订单后，需要盘算不同时间段的订单比例来确保用户画像数据的精确性。

CA、FL、TX三大州地域不同时间段的订单比例=地域单一时间段发生的订单=地域所有时间段发生的总订单。

完成数据筛选的程序后，即可结合不同的数据进行可视化分析，运营者首先能针对订单量单日变化数据绘制“订单量整体趋势”的柱状图。

如果需要结合所有地域视察店铺总体订单量波动趋势，则绘制新的可视化柱状图。

除了订单量单日变化趋势，还可以结合不同地域单日订单比例的变化绘制“用户购物习惯”的折线图。