电商平台大数据分析与应用实战指南.docVIP

电商平台大数据分析与应用实战指南

TOC\o1-2\h\u16227第1章大数据分析基础概念 4

124831.1数据分析的重要性 4

259131.2大数据时代的电商机遇 4

8431.3电商大数据分析框架 4

14116第2章数据采集与预处理 4

286992.1数据源及采集方法 4

29802.1.1数据源 5

230192.1.2采集方法 5

286412.2数据预处理技术 5

167212.2.1数据清洗 5

46002.2.2数据转换 5

51972.3数据清洗与整合 6

99512.3.1数据清洗 6

325542.3.2数据整合 6

28724第3章数据存储与管理 6

290623.1大数据存储技术 6

270563.1.1关系型数据库 6

247033.1.2非关系型数据库 6

89903.1.3分布式存储技术 7

223513.2分布式文件系统 7

130513.2.1HDFS 7

127813.2.2Alluxio 7

202693.2.3Ceph 7

310663.3数据仓库与数据湖 7

175313.3.1数据仓库 7

224773.3.2数据湖 7

27253.3.3数据仓库与数据湖的融合 7

2786第4章数据挖掘与分析算法 8

251624.1常见数据挖掘算法 8

113664.1.1分类算法 8

48684.1.2聚类算法 8

119104.1.3关联规则算法 8

213444.1.4时间序列分析算法 8

36824.2机器学习在电商数据分析中的应用 8

290854.2.1用户行为预测 8

62314.2.2商品推荐系统 8

192864.2.3客户流失预警 8

131834.2.4商品定价策略 8

213794.3深度学习在电商数据分析中的实践 9

56804.3.1卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用 9

85604.3.2循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的应用 9

49994.3.3长短期记忆网络（LSTM）在文本分析中的应用 9

63124.3.4对抗网络（GAN）在图像和风格迁移中的应用 9

292544.3.5深度强化学习在智能决策中的应用 9

30939第5章用户行为分析 9

326425.1用户行为数据采集 9

241345.1.1数据源确定 9

255995.1.2数据采集方法 9

159235.1.3数据预处理 9

146345.2用户画像构建 10

21745.2.1用户属性分析 10

7765.2.2用户标签体系构建 10

77535.2.3用户画像 10

78395.3用户行为预测 10

39045.3.1用户行为预测方法 10

288345.3.2模型构建与评估 10

230745.3.3预测结果应用 10

15964第6章商品推荐系统 10

47146.1推荐系统概述 10

110686.2协同过滤算法 11

72356.2.1用户基于协同过滤算法 11

264746.2.2商品基于协同过滤算法 11

310286.3深度学习在推荐系统中的应用 11

164556.3.1神经协同过滤算法 11

130996.3.2序列模型 11

25156.3.3多兴趣提取模型 11

83956.3.4知识图谱增强推荐系统 11

205506.3.5对抗网络 12

21794第7章电商运营分析 12

315787.1流量分析 12

241247.1.1流量来源分类 12

64367.1.2流量质量评估 12

207857.1.3流量趋势分析 12

298017.1.4流量异常监测 12

224207.2用户留存与转化分析 12

314357.2.1用户留存分析 12

208507.2.2用户转化路径分析 12

228597.2.3用户流失原因分析 12

307897.2.4用户细分与个性化运营 13

107387.3促销活动效果评估 13

47467.3.1活动目标设定 13

91157.3.2活动数据分析 13