用戶分析是電商數據分析中重要的模塊，在對用戶特徵深度理解和用戶需求充分挖掘基礎上，進行全生命週期的運營管理（拉新—>活躍—>留存—>價值提升—>忠誠）
用戶第一單購買的行爲往往反映了用戶對平臺的信任度和消費能力。
在公司中常常需要用SQL語句查出這個
1.
需求：
現在數據庫中有一張用戶交易表order，其中有userid（用戶ID）、amount（消費金額）、paytime（支付時間），請寫出對應的SQL語句，查出每個用戶第一單的消費金額。
select userid, amount
from (
select userid, amount, min(paytime)
from order
group by userid
)
select userid, amount
from (
select *, rank() over(partition by userid order by paytime) as rn
from order
)
2.
當你發現本月的支付用戶數環比上月大幅下跌（超30%），你會如何去探查背後的原因？請描述你的思路和其中涉及的關鍵指標
如果是僅僅支付下跌，就要分析下放棄支付的用戶的情況，進行用戶分層分析；如果是前面所有環節的都一起下跌，先從用戶着手，分析新用戶、老用戶減少的比重，如果新用戶減少很多，說明引流方式不好使了，如果都差不多，再根據時間來分析下，看是不是本身策略或者其他方面做了調整
3.
爲了更好的理解用戶，我們通常會基於用戶的特徵對用戶進行分類，便於更加精細化的理解用戶，設計產品和運營玩法，請你設計對應的聚類方法，包括重點的用戶特徵的選擇及聚類算法並說明其基本原理和步驟
聚類算法：K_means聚類算法
重點用戶特徵：用戶年齡，用戶性別，家庭成員數，用戶薪資，購買物品類別
基本原理：通過特徵分析對用戶進行分類
步驟：
1).初始化類別數K,同時選取K個聚類中心點
2).分別計算每個樣本點與K個聚類中心點的歐式距離，將樣本點分配到距離最小的類別中，重新確定聚類中心，依次循環，直到聚類中心點不再改變時循環結束。