对电商用户的数据分析！

以淘宝、京东和拼多多为典型的用户+商品消费场景，是国内用户量最多的业务场景，也是产生利润最多的业务场景。在这其中，客户拥有最大的自主权，如何有效地加以利用或辨别客户在行为之下产生的大量数据，成为了电商能否实现经济利益最大化的挑战之一。

一份好的用户画像，可以极大地帮助解决问题。例如，可以从用户浏览不同商品个数的基尼指数、用户浏览最多的品牌的转化率、用户最后一次操作类型等等几个方向面入手，不仅可以清晰地了解客户所求与消费决策，帮助改善业务和用户体验，还可以在另一方面做到用户留存，提高平台收益。

但是，目前电商们常常为了已有数据或是计划想要收集多少数据感到头疼，所以大多数情况下大家选择了依靠直觉来代替数据来做决策。

其实，用户行为预测虽然看起来麻烦，但你如果找准了需要的方向，从基础入手，再深入实践，问题就会迎刃而解。

三、《电商用户行为预测》公开课

这门公开课，由具有5年数据挖掘和机器学习项目经验的Mozak老师带来。

从电商黄金链路介绍出发，剖析电商漏斗模型的构建，最后详细讲解基于机器学习与深度学习的用户购买行为预测。涉及的内容主要有：

1、认识Pandas数据分析

2、学习漏斗模型搭建

3、学习用户购买行为预测模型

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可直接报名公开课