對電商用戶的數(shù)據(jù)分析！

以淘寶、京東和拼多多為典型的用戶+商品消費場景，是國內(nèi)用戶量最多的業(yè)務(wù)場景，也是產(chǎn)生利潤最多的業(yè)務(wù)場景。在這其中，客戶擁有最大的自主權(quán)，如何有效地加以利用或辨別客戶在行為之下產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，成為了電商能否實現(xiàn)經(jīng)濟利益最大化的挑戰(zhàn)之一。

一份好的用戶畫像，可以極大地幫助解決問題。例如，可以從用戶瀏覽不同商品個數(shù)的基尼指數(shù)、用戶瀏覽最多的品牌的轉(zhuǎn)化率、用戶最后一次操作類型等等幾個方向面入手，不僅可以清晰地了解客戶所求與消費決策，幫助改善業(yè)務(wù)和用戶體驗，還可以在另一方面做到用戶留存，提高平臺收益。

但是，目前電商們常常為了已有數(shù)據(jù)或是計劃想要收集多少數(shù)據(jù)感到頭疼，所以大多數(shù)情況下大家選擇了依靠直覺來代替數(shù)據(jù)來做決策。

其實，用戶行為預(yù)測雖然看起來麻煩，但你如果找準了需要的方向，從基礎(chǔ)入手，再深入實踐，問題就會迎刃而解。

三、《電商用戶行為預(yù)測》公開課

這門公開課，由具有5年數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗的Mozak老師帶來。

從電商黃金鏈路介紹出發(fā)，剖析電商漏斗模型的構(gòu)建，最后詳細講解基于機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的用戶購買行為預(yù)測。涉及的內(nèi)容主要有：

1、認識Pandas數(shù)據(jù)分析

2、學(xué)習(xí)漏斗模型搭建

3、學(xué)習(xí)用戶購買行為預(yù)測模型

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