京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
京东深挖11.11大数据 用户需求细分(2)_数据分析师
细分的消费倾向——透过大数据看普通人的生活
从京东的11.11数据来看,京东正凭借其庞大、优质的用户,满足各种用户的细分需求。同时,我们也可以通过大数据分析看到很多有趣的消费习惯和“圈子文化”。
从关联销售数据中,不难看出不同手机群体的消费特征。如忠诚于苹果的“果粉”,是典型的“高端大气型”,除了苹果产品外,还大量购买了运动、游戏、摄影摄像、奢侈品甚至验钞/点钞机;热衷于三星的“星粉”则属于“科技达人型”,另外购买了智能设备、户外运动、家庭电器产品;而小米的“米粉”们属于“精装屌丝型”,另外购买了数码产品、孕前营养、健身、家具产品;华为的“花粉”们则属于“贤惠顾家型”,另购了网络、配件、亲子教育、生活日用、营养保健、图书。
从茶叶的消费数据中,也可以看出区域对于人们购买习惯的影响。比如西北人青睐于普洱茶,西南群众喜欢养生茶,山东人喜欢红茶,安徽人买绿茶的较多,天津人是花草茶的粉丝。年龄方面,花草茶、养生茶购买者多为25岁以下冲动购物的女性,而铁观音、红茶购买者多为25岁以上海淘犹豫型白领。至于不差钱的男性土豪一族,25岁以上的喜欢普洱和龙井,25岁以下的喜欢绿茶。
从成人用品购买分布来看,“土豪”属性的用户11.11购买成人用品的比例最高,最有钱又最性福,而高级白领购买成人用品的比例最低,连蓝领和小白领都不如,这生活真的是蛮拼的。同时,通过购买成人用品用户的地域、年龄分布,可以引发我们很多隐藏在数据背后的思索。例如,数据表明,有孩子的用户“性福指数”要明显低于结婚无孩的,后者又低于单身的成年用户;随着年龄的增大,人们的“性福度指数”显著下滑,到56岁时又会出现小幅度上升……
小结
当11.11的喧闹渐渐平静,从大数据中挖掘出的点点滴滴能够让我们更冷静地分析这个电商节给我们带来的启示。在数据中,京东已经从以往大家心目中的3C专家变得更加全能,新用户更是顺畅地把京东当做无所不包的互联网百货商场,选购那些货真价实的日用品、服装;而浮现在数据中的电商用户形象也更加丰富了,他们不再只被低价吸引,比以往更重视品牌和个性,形成了鲜明的购物习惯和偏好。京东的大数据让我们看到了一个喧嚣背后的11.11,这些让人欣喜的变化也正预示着中国电商行业的广阔未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24