通过对用户消费记录数据的挖掘和分析，找出用户购买习惯的一些潜在规律，从而可以为用户提供他们想要的搭配或套餐。套餐销量的提升一般会带来客单价的提升，从而提高公司收益。

相关系数分析是一种统计方法，用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。可以用于探索变量间关系、验证假设、预测趋势等。相关系数取值范围在 -1 到 1 之间。接近 1 为强正相关，变量变化趋势同向；接近 -1 为强负相关，变量变化趋势反向；接近 0 为相关性弱。

将复杂的指标拆解为多个子指标，并基于因果关系分析每个指标的驱动因素。这种方法有助于深入理解指标背后的影响因素。适用于复杂KPI的分析和业务问题的根因分析。比如，分析电商平台的GMV时，可拆解为：GMV=新客GMV+老客GMV=新客用户数 x新客客单价+老客用户数x老客客单价。分析用户数的变化，可探讨新用户增长、老用户留存等因素对整体GMV的影响。

数据清洗：发现并纠正数据文件里的数据错误和不一致性，让数据达到分析要求的过程。运用 SQL 进行数据清洗时，可借助多种语句和函数来处理数据中的缺失值、重复值、异常值以及格式错误等问题。

用于判断每类用户的价值，并调整营销策略。

分析项目成本与收益的平衡关系，用于预测利润，控制成本，判断经营情况。

各功能属性和优先性：必备>期望>魅力>无差异（反向功能是产品需要避免的）。随着市场和竞品发展，期望功能和魅力功能可能演变为必备功能，产品人需要挖掘新的用户期望和惊喜点。五种功能类型&对应品质发展阶段。

各功能属性和优先性：必备>期望>魅力>无差异（反向功能是产品需要避免的）。随着市场和竞品发展，期望功能和魅力功能可能演变为必备功能，产品人需要挖掘新的用户期望和惊喜点。五种功能类型&对应品质发展阶段。

用于判断每类用户的价值，并调整营销策略。

分析项目成本与收益的平衡关系，用于预测利润，控制成本，判断经营情况。