2025年大数据理论基础与应用实战电子商务大数据实验报告 .pdfVIP

学而不知道，与不学同；知而不能行，与不知同。——黄睎

大数据理论基础与应用实战电子商务大数据实验报告

专业电子商务班级学号姓名成绩

实验大数据理论基础与应用实战

名称Deep大数据分析实验项目电子商务大数据指导教师

一、实验目的

1.培养学生对市场部门工作职能的认识。

2.培养学生通过数据思维理解市场信息，做出决策的能力。

3.培养学生通过数据分析验证行业经验的意识。

4.培养学生通过数据思维进行精准营销的意识与能力。

5.计算9个问题与是否理赔之间的皮尔逊相关系数。

6.培养学生对市场的基本认知。

7.培养学生对数据的基本认知。

8.建立通过数据观察市场表现的意识。

二、实验内容

大数据：

项目六市场部选择广告投放方案

（1）用线性回归选择广告投放方案

项目七如何进行自行车精准营销

（1）性别、年收入是否影响购买自行车

（2）客户年龄离散化

（3）年龄是否影响购买自行车

（1）用神经网络发现潜在购买自行车客户

项目十一法务部门事故自行车理赔预测

（1）计算交通事故理赔数据的相关系数

（2）用决策树审核交通事故是否理赔

电商：

项目一

（1）母婴电商数据分析

（2）电商用户行为分析

三、实验步骤与结果（包括所用实验设备及软件）

项目六：

1)通过大数据工具连接MySQL数据库并抽取表。

新建一个项目命名为“市场部选择广告投放方案”，在该项目下新建一个数据工作流，并命名为“用

线性回归选择广告投放方案”，批量入参的特征列数量和顺序一定要和训练时的特征列数量和顺序

一致。

古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼

2)通过线性回归对历史数据训练得到模型。

预测数据的五种组合

项目七：

7.1

1)通过大数据工具连接关系数据库。

选择“统计性别”节点，在数据转换面板上将Gender一列从源列拖动到目标列，并勾选Group属性。

老当益壮，宁移白首之心；穷且益坚，不坠青云之志。——唐·王勃

2）通过大数据工具抽取用户调查表数据。

在“年收入分组购买率”节点的数据转换面板创建一个Calculation转换器。在“年收入分组购买率”

节点上设置查看器，点击运行菜单下面的调试按钮，查看结果，点击BuyerPercentage列名称，切换

排序方式为降序排列。

1)通过数据分析验证性别、年收入、年龄等对购买力的影响。

百学须先立志。——朱熹

3）通过BI模块对年收入对购买力影响进行可视化。

7.2客户年龄离散化

通过离散化组件对年龄进行离散化。抽取自行车用户调查表数据，然后计算出年龄的最大值和最小

值，作为离散区间。其次利用年龄构建一个离散化模型。最后引用该模型对年龄进行离散化。

臣心一片磁针石，不指南方不肯休。——文天祥

7.3年龄是否影响购买自行车

创建两列，分别重命名为RangeMinAge和RangeMaxAge，类型设为Int，聚合分别设置为最小值，最大

值，然后创建从源列Age到它们的连线，这两列分别表示年龄段内年龄的最小值和最大值。

项目七：

任务二

训练部分：抽取训练数据，筛选需要