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电商行业智能数据分析优化策略

TOC\o1-2\h\u531第1章智能数据分析概述 3

29491.1数据分析在电商行业的重要性 3

120921.1.1提高决策效率与准确性 4

200021.1.2优化商品结构与库存管理 4

135061.1.3提升用户体验与满意度 4

211451.2智能数据分析技术的发展与应用 4

288951.2.1用户画像与精准营销 4

102001.2.2商品推荐与关联分析 4

87021.2.3客户服务质量与满意度评估 4

64081.2.4供应链优化与风险管理 5

315871.2.5财务预测与决策支持 5

22043第2章数据采集与管理 5

307322.1数据源选择与数据采集 5

55292.1.1数据源选择 5

96662.1.2数据采集方法 5

87112.1.3数据采集技术 5

126502.2数据存储与管理技术 6

59842.2.1数据存储技术 6

18082.2.2数据管理技术 6

310942.3数据质量保障与预处理 6

110922.3.1数据质量保障 6

210452.3.2数据预处理 6

24853第3章数据分析方法与模型 7

161543.1描述性统计分析 7

14203.1.1概述 7

203253.1.2方法 7

77403.2电商行业关联规则挖掘 7

247773.2.1概述 7

121233.2.2方法 7

221833.3预测性分析模型 8

262843.3.1概述 8

102633.3.2方法 8

17875第4章用户行为分析 8

254254.1用户画像构建 8

42764.1.1用户基本属性分析 8

310184.1.2用户消费行为分析 8

100724.1.3用户兴趣爱好分析 8

311794.2用户行为数据挖掘 8

287804.2.1用户行为数据采集 9

296424.2.2用户行为数据预处理 9

246714.2.3用户行为数据挖掘方法 9

289964.3用户留存与流失分析 9

190974.3.1用户留存分析 9

109364.3.2用户流失分析 9

218764.3.3留存与流失用户特征分析 9

1445第5章产品分析与优化 9

283705.1产品销量与评价分析 9

259215.1.1销量数据分析 9

200985.1.2评价数据分析 9

178595.2产品关联销售策略 10

155855.2.1关联销售数据分析 10

79545.2.2关联销售策略制定 10

182555.3产品生命周期分析 10

127615.3.1产品生命周期阶段划分 10

65085.3.2各阶段产品优化策略 10

14926第6章营销策略优化 10

105666.1个性化推荐算法应用 10

77336.1.1用户画像构建 10

55896.1.2推荐算法选择 10

61106.1.3推荐系统优化 11

211136.2营销活动效果评估 11

118256.2.1营销活动指标体系 11

203186.2.2数据分析方法 11

25696.2.3营销活动优化策略 11

35586.3营销策略优化案例解析 11

315896.3.1案例背景 11

188336.3.2优化策略制定 11

218286.3.3优化成果 11

24825第7章供应链优化 12

156437.1供应链数据整合与分析 12

183997.1.1数据来源与整合 12

131317.1.2数据分析方法 12

210757.2库存管理与优化 12

10277.2.1库存管理策略 12

272717.2.2库存优化模型 12

31847.3物流配送优化策略 12

35307.3.1物流网络布局优化 12

241057.3.2配送路径优化 12

47937.3.3末端配送优化 12

23347第8章用户体验优化 13

24818.1用户满意度调查与分析 13

304998.1.1调查方法与工具 13

209878.1.2满意度指标体系 1