SQL數據分析--旅游數據分析可視化實操。根據現有數據分析，具體操作情況如下：

①用戶個人信息，數據共有4列，userid：用戶ID； gender性別；province省份；age年齡段

測試集，10076條+訓練集，40307條數據

②用戶行為信息：數據共有3列，userid用戶ID；actionType行為類型；actionTime發生時間（行為類型一共有9個，其中1是喚醒app；2~4是瀏覽產品，無先后關系；5~9則是有先后關系的，從填寫表單到提交訂單再到最后支付。）

測試集，331204條+訓練集，1048575條數據

③用戶歷史訂單數據：數據共有7列，userid用戶ID；orderid訂單id；orderTime訂單時間；orderType訂單類型；（其中1表示購買了精品旅游服務，0表示普通旅游服務）city旅游城市；country國家；continent大陸

測試集，5059條+訓練集，20653條數據

④待預測訂單的數據，數據共有2列 userid用戶id；orderType訂單類型

測試集，10076條（無有效信息）+訓練集，40307條數據

⑤評論數據數據共有5列，userid用戶id；orderid訂單id；rating評分；tags標簽；commentsKeyWords評論內容。

測試集，2474條+訓練集，9863條

互聯網在線旅游--APP分析指標

營銷推廣指標：APP活躍用戶數、各渠道下載量、注冊用戶數、分渠道注冊轉化、分渠道復購率（活動頁面瀏覽數、分渠道瀏覽貢獻）

運營指標：獲取新客成本，活躍用戶數、新增注冊用戶占比、各渠道用戶留存，購買VIP服務占比，用戶滿意度

產品指標：活躍用戶數、平均APP單次使用時長、平均APP日使用時長、頁面訪問時長、整體跳出率、注冊轉化率、VIP會員轉化率。

三：數據清洗（此步驟在EXCEL數據分析時已處理，可見日求三餐：精品旅行服務數據分析--EXCEL初步分析）

1.列名重命名（把列名稱更改為中英文便于理解）

2.刪除重復值（由于是通過訂單查詢最受注冊用戶歡迎的旅游國家以及城市TPO10，以訂單ID識別重復信息，查詢無重復值）

3.缺失值處理

①.用戶個人信息中用戶ID，可以得知40307條數 ，性別：15706條缺失：24547條；省份：36412條，缺失：38951條；年齡段：4742條，缺失：35565條【由于年齡段數據缺失比重為88.23%】由此年齡段數據無法真實有效的體現，不可做重要分析項。（其中省份中確實部分填充為“未知”）

②.用戶歷史訂單數據訂單ID：20653條數據，其他各項均完整。

4.時間提取

①由于歷史訂單中訂單時間是時間戳形式，無法具體識別訂單時間，通過公式把時間戳更換成常規時間

②輔助列提取數據，為了便于統計不同年份最受歡迎的城市，需要把訂單年份提取出來。

函數公式：=text(a2,"YYYY")

五：數據導入MYSQL

1、下載MySQL服務端和客戶端。

服務端：猴子：超級詳細的mysql安裝指南

客戶端：猴子：Mysql客戶端：Navicat安裝教程及問題匯總

2、導入下載數據表：（由于此次是初步分析，暫時只導入訓練集數據）

七:具體分析情況

問題1.1注冊用戶的情況，共計多少注冊用戶？

問題1.2注冊用戶城市分布情況？

問題1.3消費用戶占比(注冊用戶數量40307是由問題1.1獲得)

問題1.4主流消費用戶主要來自哪些省份？

問題2.1目前最受注冊用戶喜歡的旅游國家？

問題2.2最受歡迎的旅游城市2016年TPO10

問題2.3最受歡迎的旅游城市2017年TPO10

問題2.4最受歡迎的旅游城市TPO10

問題3.1消費用戶的滿意度情況

問題3.2消費用戶的不滿意度情況分析

通過上面的分析，我們可以得到的以下分析結論有：

注冊用戶共計40307個，其中主流消費用戶占比26.39%，且注冊用戶和主流消費用戶均來自一線城市和江浙地區（上海、北京、廣東、江蘇、浙江等）

最受歡迎的TOP10的國家分別是：日本、美國、澳大利亞、新加坡、泰國。

最受歡迎的TOP10的城市。分別是新加坡、東京、紐約、臺北、吉隆坡、悉尼、香港、大阪、墨爾本、曼谷。不同的年份最受歡迎的旅游城市大致相同，但是也有不同。

其中2016年最受歡迎的TOP10的城市分別是新加坡、東京、悉尼、香港、曼谷、大阪、紐約、臺北、普吉島、墨爾本。2017年最受歡迎的TOP10的城市分別是東京、新加坡、吉隆坡、紐約、臺北、香港、悉尼、大阪、墨爾本、曼谷。

消費用戶的滿意度較高，近95.78%的用戶是非常滿意的，但是也有一部分消費用戶評分過低但是評論內容是滿意，可能是誤評，其他比較引起客戶不滿的問題是“司導態度差”“臨時換司導”“車輛和訂單顯示不符”“臨時換司導|車輛和訂單顯示不符”“不愛講話”等

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析_SQL数据分析--旅游数据分析可视化实操的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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