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电商大数据分析与用户画像构建方案

TOC\o1-2\h\u6124第一章电商大数据分析概述 3

128821.1电商大数据的定义与特征 3

9721.1.1电商大数据的定义 3

285581.1.2电商大数据的特征 3

13201.2电商大数据分析的意义与价值 3

34321.2.1电商大数据分析的意义 3

241781.2.2电商大数据分析的价值 4

79711.3电商大数据分析的方法与技术 4

117921.3.1电商大数据分析方法 4

22991.3.2电商大数据分析技术 4

12561第二章数据采集与预处理 5

241882.1数据采集的途径与策略 5

134752.1.1网络爬虫 5

267892.1.2API接口 5

297422.1.3合作伙伴数据共享 5

148722.1.4数据交换与购买 5

207932.2数据预处理的方法 5

107312.2.1数据清洗 5

316212.2.2数据整合 5

45632.2.3数据规范化 5

48722.2.4数据转换 6

211762.2.5数据降维 6

232102.3数据质量评估与清洗 6

314882.3.1数据完整性 6

25412.3.2数据一致性 6

10352.3.3数据准确性 6

319842.3.4数据时效性 6

22312.3.5数据安全性 6

15722第三章用户行为数据分析 6

94523.1用户访问行为分析 6

298343.1.1访问时长与频率 6

282723.1.2页面浏览路径 7

53553.1.3用户来源与去向 7

147563.2用户购买行为分析 7

176483.2.1购买转化率 7

124973.2.2购买频率与复购率 7

54533.2.3购买偏好 8

151493.3用户互动行为分析 8

113973.3.1评价与评论行为 8

227253.3.2社区互动行为 8

60483.3.3分享与传播行为 8

744第四章商品数据分析 9

126624.1商品属性数据分析 9

237584.2商品销售数据分析 9

238524.3商品评价数据分析 10

7822第五章用户画像构建概述 10

301815.1用户画像的定义与作用 10

134685.2用户画像的构建方法与流程 11

93955.3用户画像的数据来源 11

8297第六章用户基本属性画像 12

59596.1用户性别分析 12

191666.2用户年龄分析 12

94626.3用户地域分析 13

16324第七章用户消费特征画像 13

74347.1用户消费水平分析 13

167287.2用户消费偏好分析 14

42187.3用户消费频次分析 14

23968第八章用户兴趣画像 14

149718.1用户兴趣点的挖掘与分析 15

151588.1.1数据来源 15

16768.1.2数据处理与分析 15

168088.2用户兴趣标签的 15

266008.2.1标签体系构建 15

86088.2.2标签规则 15

55078.2.3标签权重计算 16

90638.3用户兴趣画像的应用 16

58898.3.1商品推荐 16

57748.3.2个性化营销 16

128698.3.3用户留存与召回 16

214338.3.4用户体验优化 16

16688.3.5供应链优化 16

2526第九章用户忠诚度画像 16

187019.1用户忠诚度的定义与度量 16

67839.1.1用户忠诚度的定义 16

310029.1.2用户忠诚度的度量 17

93809.2用户忠诚度分析 17

193079.2.1数据来源 17

73199.2.2分析方法 17

213729.3用户忠诚度提升策略 17

324499.3.1优化购物体验 17

244609.3.2提升商品质量 17

240769.3.3完善售后服务 17

260739.3.4增加用户互动 18

21175第十章电商大数据分析与用户画像应用 18

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