为什么大厂都在争夺懂数据的人?

08/18 17:00
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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,可以极大地帮助你解决问题。例如,你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。


正好,推荐你一门公开课,由具有5年数据挖掘和机器学习项目经验的Mozak老师为大家带来《电商用户行为序列建模》课程——


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。


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本次授课老师拥有5年数据挖掘和机器学习项目经验、Github Star 2k+,主导过多个AI项目,十分擅长数据挖掘和深度学习模型优化。


他将从电商用户行为开始讲解,并进行漏斗分析实践,然后介绍用户购买行为预测业务,同时进行建模训练,更够有效地帮助你——


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


商业智能时代下,专业度不仅仅体现在专业知识面上,从技术思维、业务思维到框架思维都需要得到有效的提升。


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本文分享自微信公众号 - 小明的数据分析笔记本(gh_0c8895f349d3)。
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