电商数据科学应用

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电商数据科学应用CONTENTS数据采集与清洗用户行为分析营销策略优化供应链管理改进01数据采集与清洗数据采集与清洗数据搜集：

采集不同来源的电商数据。数据分析与预测数据挖掘技术应用数据搜集数据清洗:

清洗数据，处理缺失值和异常值。数据转换:

数据转换，标准化和归一化处理。特征工程:

提取特征、构建特征工程。数据探索:

数据可视化，探索数据分布和相关性。模型选择:

选择适当的数据模型进行分析。数据分析与预测特征正向相关度负向相关度销售额0.75-0.30广告费用-0.400.60数据挖掘技术应用关联规则挖掘:

发现商品之间的关联规则。聚类分析:

对客户进行分群，提高个性化营销效果。预测建模:

预测销售额、用户行为，优化营销策略。02用户行为分析用户行为分析用户画像分析构建用户基本信息，行为特征和消费偏好。购物篮分析用户画像分析用户分类:

将用户划分为不同群体，制定精准营销策略。行为路径分析:

跟踪用户在电商平台的行为路径。购物篮分析购物篮关联分析:

发现商品之间的关联性。商品放入购物车次数成交率商品A5025%商品B3015%03营销策略优化营销策略优化个性化推荐广告效果评估A/B测试个性化推荐协同过滤基于用户历史行为和兴趣推荐商品。内容推荐根据用户偏好向用户推荐相关内容。广告效果评估广告点击率分析:

分析广告点击率，优化广告投放策略。A/B测试实验设计设定实验组和对照组，测试不同营销策略效果。数据分析分析A/B测试结果，做出相应调整。04供应链管理改进库存优化供应商管理库存优化需求预测:

基于历史销售数据预测未来需求，避免库存积压和欠库存情况。供应商管理供应商评估:

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