图 ：根据一天中的时间、工作日和购买
数据可视化访问次数 厨师 发现
如左侧的线图所示，工作日期间大约 的访问 现在是时候找出 以购买结束，而周末这一比例为 。
如右侧的线图所示，傍晚和夜间，购买行为的访问百分比会减少。购买行为百分比最高的时段是工作时间。
星期一再次是访问次数最多的一天，无论最终是否进行了购买，如图 左侧的条形图所示。
最受欢迎的游览时间是下午和晚上，如图 右侧的条形图所示。
评审团
三位数据厨师相得益彰，因为每位数 国家邮箱列表 据厨师都选择了不同的方法。但是他们中的谁准备了主角数据菜肴呢？
如果 有更多的食材，他的数据盘就会更具冒险精神。不过，他只按年龄和性别进行汇总。这是稳妥的做法，但并不令人意外。
很有创意，仅用几个要素就能生成指标。她 Promo Pult Max 有效发挥作 用的 3 个条件 决定汇总每个用户在网页上留下的匿名特征：点击时间、顺序和网页类别。与时俱进！
显然， 更看重实用性而非探索性。他的计算很容易应用，尽管这是每个网店管理员早就应该衡量的事情。实用性加分，低估受众减分。
我们已经到了比赛的尾声
祝贺我们所有的数据大厨从原始数据成分中整理出如 示 印度尼西亚号码列表 的原 此有趣的特征！它们各自都产生了有趣的结果，这些结果协同工作得非常好，可以更完整地代表客户。最终，最好的配方是将它们全部组合在一起！
图 中的工作流程展示了点击流分析过程，结合了三位数据专家的方法。它分为三个部分：数据预处理 、可视化数据预处理 和数据可视化 。