這篇文章給大家整理了20個互聯網用戶數據分析的項目。所有收錄的項目，進行了嚴格的篩選，標準有二：

1.有解說性文字，大家能知道每一步在干嘛，新手友好

2.數據集公開，保證大家可以在原文的基礎上自行探索

更多有趣的項目，歡迎登錄和鯨社區自己淘寶

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【用戶分層】汽車用戶畫像分析及多模型預測分類

對汽車用戶畫像進行分析，并采用KNN、決策樹、隨機森林等算法構建模型進行用戶分類及預測

【數據分析必備技能】一文帶你輕松掌握—AB測試

本文介紹了ABtest基本步驟，且以實例展示比例檢驗過程；并介紹了常見檢驗方法如t檢驗、z檢驗、非參檢驗、比例檢驗等及其適用條件。

電商用戶畫像標簽（上）

基于一個月的淘寶用戶行為，給用戶打標簽 此項目為上部，包含用戶屬性標簽和用戶行為標簽

電商用戶畫像標簽（下）

包括用戶個性化標簽、用戶偏好標簽、群體偏好標簽，涉及到TF-IDF算法、余弦相似度算法

淘寶用戶行為分析

隨著互聯網與電商平臺的發展，網上購物正成為國內消費者購物的重要方式。在重要的電商平臺淘寶中，用戶通過瀏覽商品詳情頁、收藏、加購或直接購買等方式來進行網上購物。通過對用戶行為進行分析，探索用戶流量在時間、流程等維度的規律，分析用戶的購買量分布、留存率、價值分層，了解受歡迎的商品和商品類別現狀，就可以結合店鋪的相關營銷策略，實現更加精細化的運營，進而服務于業務增長。

游戲APP用戶行為統計分析

某游戲APP示例數據，對用戶從下載安裝到激活注冊的數據進行統計分析

教育平臺線上課程用戶行為分析（含數據可視化處理）

教育平臺的線上課程智能推薦策略——此數據集與題目來自于2020年泰迪杯個人技能賽，為某線上平臺真實數據

CDnow的用戶消費行為數據分析報告-RFM模型

本分析報告篇幅較長,干貨滿滿,邏輯清晰,需要花大概十五分鐘時間仔細閱讀,非常適合用于類似線上產品的用戶行為消費分析,比如某網站付費產品等!

抖音用戶瀏覽行為數據分析與挖掘

瀏覽數據的用戶、作者、作品特征提取，特征數據分析、聚類，以及瀏覽行為是否點贊的二分類預測

快手APP大學生用戶分析

對社區中快手APP大學生用戶分析數據簡單分析（關鍵詞：數據分析、數據可視化、漏斗分析）

【移動App用戶行為分析】以探探為例

本文主要展示了一種對模糊數據處理和分析的思路，以某個具體的App為切入點，揣摩用戶心理與特征，同時借助了一些外部公開的數據和資料來驗證假設。

關于支付寶用戶交易行為數據的探索

提供可視化分析數據,提供用戶相似度訓練機器學習

【亞馬遜🛒用戶】數據探索

關于亞馬遜🛒用戶畫像分析的探索，亞馬遜公司已成為全球商品品種最多的網上零售商和全球第二大互聯網企業。

關于京東消費行為分析：用戶標簽及剪輯的探索

關于京東消費行為分析：品牌/類別銷量情況

260萬用戶大型家電和電子產品購買分析

2020年4月至2020年11月從大型家用電器和電子產品在線商店購買的數據

從用戶增長角度進行電商數據分析

從用戶增長的角度，分析了店鋪拉新的問題，對用戶的生命周期、成長體系進行了定義，對電商的用戶運營有比較好的指導意義。

小紅書賣貨實力與用戶分析

假設用戶購買金額（revenue）為因變量， 其它六個變量為自變量， 探尋不同特征的人群對總購買金額的貢獻大小， 幫助企業定位消費人群并在營銷推廣等方面做出更好決策。 綜合所有變量建立多線性數據模型并分析數據模型的準確性。 準確的數據模型能夠幫助預測用戶下單金額。

攜程用戶預定房型預測

對基本特征進行描述性分析；根據在用戶的歷史信息，挖掘出用戶對于某些房型的偏好

棋牌游戲用戶流失預測

預測自然流失用戶，并將即將流失的用戶的特點與篩選規則提交給運營部門

阿里巴巴集團服務類商品用戶行為和品類分析

商品子集都是偏服務類的商品，涵蓋阿里巴巴集團十個主要的商品大類，例如汽車售后服務、攝影服務、餐飲、電影等，其特色是線上購買、線下服務

黑五消費者用戶畫像

對數據集中五十多萬條黑五消費記錄進行分析，獲得消費過的用戶的用戶畫像