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电商企业用户行为分析与应用方案设计
TOC\o1-2\h\u23554第1章引言 3
73731.1研究背景与意义 3
221711.2研究内容与方法 4
238271.3研究目标与框架 4
29876第2章电商企业用户行为概述 4
63062.1用户行为分类与特点 4
267722.2用户行为数据来源与采集 5
43472.3用户行为分析的关键指标 5
11459第3章数据处理与预处理 6
167383.1数据清洗与整合 6
58343.1.1数据清洗 6
151563.1.2数据整合 6
12193.2数据规范化与离散化 7
219223.2.1数据规范化 7
93603.2.2数据离散化 7
216553.3数据降维与特征选择 7
24903.3.1数据降维 7
19503.3.2特征选择 7
12093第4章用户行为分析方法 8
104804.1描述性统计分析 8
114754.1.1用户行为数据收集 8
179544.1.2数据预处理 8
254704.1.3用户行为指标分析 8
17944.1.4用户行为分布特征 8
172394.2用户行为预测方法 8
32424.2.1基于统计的预测方法 8
74094.2.2基于机器学习的预测方法 8
127484.2.3深度学习预测方法 8
171124.2.4集成学习预测方法 9
324564.3用户群体分析 9
91994.3.1用户聚类分析 9
304754.3.2用户画像构建 9
35044.3.3群体行为分析 9
211904.3.4群体间影响力分析 9
32169第5章电商用户行为挖掘 9
38405.1用户画像构建 9
255145.1.1数据收集 9
203645.1.2数据处理与整合 9
6305.1.3用户画像标签体系构建 10
106115.1.4用户画像模型构建 10
191985.2用户行为关联规则挖掘 10
250295.2.1用户行为数据预处理 10
118835.2.2关联规则挖掘算法选择 10
194485.2.3关联规则挖掘与优化 10
14115.2.4关联规则应用 10
31345.3用户行为序列分析 10
246215.3.1用户行为序列数据预处理 10
259695.3.2用户行为序列模式挖掘 10
261445.3.3用户行为序列分析与应用 10
142225.3.4用户行为预测 11
31235第6章用户行为可视化 11
150606.1可视化工具与库 11
67876.1.1常用可视化工具 11
94686.1.2常用可视化库 11
64476.2用户行为可视化方法 11
43996.2.1用户行为轨迹可视化 11
156386.2.2用户行为统计可视化 11
22056.2.3用户群体分析可视化 11
223996.3用户行为可视化应用案例 11
145696.3.1用户浏览路径分析 11
171996.3.2用户购买行为分析 12
37736.3.3用户活跃度分析 12
192316.3.4用户留存率分析 12
24138第7章用户行为分析应用方案设计 12
70487.1个性化推荐系统 12
206087.1.1系统构建 12
145137.1.2推荐算法 12
172137.1.3应用场景 12
43347.2用户行为预测模型 13
316897.2.1模型选择 13
111677.2.2预测目标 13
180057.2.3应用场景 13
177257.3用户价值评估与细分 13
128917.3.1评估指标 13
268007.3.2用户细分 13
233117.3.3应用场景 14
22667第8章电商企业用户增长策略 14
256638.1用户拉新策略 14
283788.1.1精准定位与广告投放 14
223598.1.2优化用户获取渠道 14
42608.1.3新用户激励政策 14
105978.2用户留存策略 14
313208.2.1提升用户体验
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