新增['month']列，便于后续按月分析。
重新查看，此时的时间列已转换为正常格式。
由上图可知，
接下来我们用之前清洗好的字段进行数据分析。
前三个月消费订单数在10000笔左右，后续月份的平均则在2500笔。
前三个月产品购买数在20000以上，后续月份的产品购买量在6000~8000左右 。
前三个月每月的消费人数在8000-10000之间，后续月份平均消费人数在2000人不到
上述消费趋势的分析可以通过数据透视表分析（不建议数据透视表进行去重操作）
本章小结——
趋势分析：总体来看，消费总金额、消费次数、产品购买量、消费人数的趋势想似：均先上升、下跌、趋于平稳并下降。
可以看出网站的流失用户在增加，采用开源（拉新）节流（留存）的运营方式，来增加销售收入。
上一部分是按月分析，主要看趋势；本部分按用户个体分析，来看消费能力。
按用户消费金额进行降序排列，由图可知，共计约25000个用户：
启发，只要维护好这5000个用户（占比20%）就可以把业绩KPI完成70%，如果能把5000个用户运营的更好就可以占比更高。
通过以上基本数据描述分析可以清楚该网站整体的消费趋势和用户消费能力，现在进一步挖掘用户消费行为数据，通过RFM模型、生命周期等方法对用户进行分层，为后续运营管理提供依据。
首购可以进一步依渠道划分，衡量不同渠道的差异性，从而量化渠道能力，为后期渠道优化提供依据。
用户第一次购买分布，集中在前三个月(1997年1-3月)；其中，在2月11日至2月25日有一次剧烈波动
由图可知，1997年1-4月新用户数量由90%跌落至80%以下；之后几个月的新用户量保持在80~82%区间。
RFM是一个经典的用户分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分用户群体，从而分析不同群体的用户价值，最终达到精准营销。
RFM从3个维度、分2个等级（均值）得到8类用户分层。
通过RFM模型，把用户分为8个类别，分别给用户打标签、将客户分为重要价值、重要保持、重要挽留、重要发展、一般价值、一般保持、一般保留、一般发展8类客户。
从RFM分层可知，本网站的大部分用户为一般挽留客户（可适当放弃这部分低价值客户、也可进一步提高活跃度）、重要保持客户（企业优质的客户群，采用会员制运营）。具体运营策略依据参照如下：
为了避免划分用户群体过多（RFM从3个维度、分2个等级得到8类用户分层的数据立方），可能导致针对性的营销成本负担上升；下面将通过聚类方法，基于RFM模型划分成4类用户，更快实现后期用户管理。
显然，归一化预处理后，当n=2时，轮廓系数取最大值0.79，仅从模型聚类效果来讲分2类合适；而标准正态化预处理后显示，分4类的轮廓系数最大，达0.6964（但2-7类的轮廓系数整理差别波动不大）
参考漏斗模型，针对每个用户，按18个月内的每个月对用户情况进行分类，即新用户、活跃用户、回流用户、流失用户。
通过下面的数据透视表即可得到每个用户每个月的购买情况，从而进行转化分析。
若本月无消费（即为0）
若本月有消费（即为1）
由上表可知，每月的用户消费状态变化
Python是编程语言，不是抽象产品，如何营销。。。Python是开放的，是不可能进行交易的，官网上甚至有Python的开发代码，Python是一个编程软件，且没有官网声明该软件需要收费，不构成甚至不可能构成所述行为，最后，我是一个Python程序员，也就是软件开发人员，可以访问Python官网查看详情
学完Python之后，可以从事以下工作岗位：
1、web开发：Python拥有非常完善的与web服务器进行交互的库，以及大量免费前端网页模板，有非常优秀而且成熟的diangoWEB框架，功能齐全。
2、Linux运维：通过shell脚本去实现自动化运维，但是编程能力较弱，可以使用功能的库很少，而Python作为胶水语言，可以很方便的与其他想结合，对各类工具进行二次开发，形成一套自己的运维管理系统。
3、游戏开发：在游戏开发方面可能Python无法匹敌C++，但是由于Python脚本化的优点，类似于游戏剧本、游戏玩法逻辑等这种非常灵活的设计上，修改起来非常方便。如果用于开发一款游戏程序，Python是非常具有优势的。
4、网络爬虫：在爬虫方面，Python可以说是独领风骚了，Python具有非常丰富的库去网页文档的接口api以及后期网页文档的快速处理。
5、桌面软件：在Windows系统桌面开发领域，C++等语言应用十分广泛，而Python可以实现与C++无缝对接，并且同时支持QT以及GTK。
6、数据分析：python作为一门工程性语言，对于数据处理的类库是相当丰富的，比如有高性能的科学计算类库NumPy和SciPy。
7、人工智能：其实可以写人工智能语言有很多，为何Python是首先呢?因为Python是胶水语言，具有独特优势才具有如此好的效果，主要使用python是因为CPython和底层原因的融合使得开发起来更加方便。
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