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电商数据挖掘
CONTENTS数据收集与清洗用户行为分析商品推荐系统营销策略优化数据挖掘应用展望
01数据收集与清洗
数据收集与清洗数据来源：
线上销售数据收集。数据清洗过程。数据分析：
销售数据分析。数据可视化展示。
数据来源采集方式:
通过网络爬虫获取数据。
清洗步骤:
剔除重复数据，填充缺失数值，处理异常值。
特征选择:
选择与分析目的相关的特征进行数据清洗。
数据分析日期订单数量销售额2021-01-0110010002021-01-021201200
02用户行为分析
用户行为分析用户画像：
用户特征分析。用户行为模式。
购买行为：
用户购买行为分析。购买决策因素。
用户画像用户分类:
根据购买行为、偏好等特征进行用户分类。购买路径:
用户在电商平台的购买路径分析。
购买行为购买频率:
用户购买频率分布。热门商品:
用户购买热门商品分析。
03商品推荐系统
商品推荐系统推荐算法：
商品推荐算法选择。推荐系统设计。
推荐效果：
商品推荐效果评估。推荐结果分析。
协同过滤:
基于用户行为数据的协同过滤算法。内容推荐:
基于商品属性的内容推荐算法。
推荐效果推荐点击率:
推荐系统点击率分析。推荐准确度:
推荐系统准确度评估。
04营销策略优化
营销策略优化营销数据分析：
营销数据挖掘。促销活动效果评估。用户反馈：
用户对营销活动的反馈。用户满意度调查。
营销数据分析促销方案:
不同促销方案的效果比较。
用户参与度:
用户参与促销活动的情况分析。
用户反馈调研结果:
用户对促销活动的满意度调研结果。改进建议:
根据用户反馈提出营销策略改进建议。
05数据挖掘应用展望
数据挖掘应用展望应用前景：
电商数据挖掘应用前景展望。发展趋势。
应用前景个性化推荐:
基于用户行为数据的个性化推荐应用。精准营销:
数据挖掘在电商精准营销中的应用。
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