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基于大数据的电商行业用户行为分析报告

TOC\o1-2\h\u32485第1章引言 3

75031.1研究背景 3

94861.2研究目的 3

243961.3研究方法 4

3277第2章电商行业概述 4

157542.1电商行业发展历程 4

219552.2电商行业现状分析 4

192552.3电商行业发展趋势 5

14385第3章用户行为数据采集与处理 5

128523.1数据来源及采集方法 5

180603.1.1电商平台数据 5

293913.1.2社交媒体数据 5

84013.1.3采集方法 6

292713.2数据预处理 6

203083.2.1数据整合 6

223053.2.2数据格式化 6

269063.2.3缺失值处理 6

261133.2.4异常值处理 6

25653.3数据清洗与整合 6

297633.3.1数据清洗 6

325983.3.2数据整合 6

232043.3.3数据规范化 6

1366第4章用户基本属性分析 6

309414.1用户性别分布 7

18254.2用户年龄分布 7

58214.3用户地域分布 7

6629第5章用户购物行为分析 7

58645.1用户浏览行为分析 7

304925.1.1浏览时长与频率 7

206605.1.2浏览商品类别 7

55095.1.3浏览路径分析 7

209185.2用户有哪些信誉好的足球投注网站行为分析 8

161015.2.1有哪些信誉好的足球投注网站关键词分析 8

33315.2.2有哪些信誉好的足球投注网站结果满意度 8

125055.2.3有哪些信誉好的足球投注网站跳转行为 8

279555.3用户购买行为分析 8

23745.3.1购买转化率分析 8

101395.3.2购买决策周期 8

8025.3.3购买金额分布 8

251945.4用户复购行为分析 8

283325.4.1复购率分析 8

32035.4.2复购周期分析 9

267095.4.3复购商品类别分析 9

32075第6章用户评价与互动行为分析 9

112276.1用户评价行为分析 9

255396.1.1评价数量与分布 9

34416.1.2评价内容分析 9

19636.1.3评价真实性分析 9

125136.2用户互动行为分析 9

134406.2.1互动类型与频率 9

59036.2.2互动行为与购买转化 9

96126.2.3用户群体互动特征 9

72406.3用户反馈与投诉行为分析 10

172566.3.1反馈与投诉数量及原因 10

56906.3.2反馈与投诉处理效果 10

180796.3.3用户投诉预防策略 10

30352第7章用户留存与流失分析 10

123697.1用户留存分析 10

162587.1.1留存用户定义及分类 10

207437.1.2用户留存现状分析 10

168617.1.3影响用户留存的因素分析 10

59167.2用户流失预警模型构建 11

62207.2.1数据准备与预处理 11

269767.2.2特征工程 11

127807.2.3模型选择与训练 11

143047.2.4模型评估 11

36927.3用户流失原因分析 11

317447.3.1用户属性与流失原因 11

82677.3.2用户行为与流失原因 11

272057.3.3商品因素与流失原因 11

117667.3.4服务质量与流失原因 11

275167.3.5市场竞争与流失原因 11

4298第8章用户价值分析 12

246218.1用户消费行为分析 12

269608.1.1购买频次分析 12

21588.1.2购买时段分析 12

230858.1.3购买品类分析 12

316428.2用户生命周期价值分析 12

101248.2.1用户生命周期模型构建 12

139428.2.2用户价值评估 12

182118.2.3用户留存分析 12

153088.3用户细分与个性化推荐 12

33178.3.1用户细分 12

252158.3.2个性化推荐算法 12

172768.3