项目背景
随着电子商务的快速发展,使用淘宝、京东、拼多多等电商平台网购的用户越来越多。如何基于大数据从平台海量流量中区分出潜在客户用户成为电商平台非常关心并想解决的问题。准确区分潜在客户的关键在于通过模型算法挖掘出数据中所隐含的用户行为规律。
项目内容
最经典的例子就是淘宝的千人千面系统,千人千面系统在淘宝的海量数据进行学习后,依靠大数据及云计算能力,从细分类目中抓取那些特征与买家兴趣点匹配的宝贝,展现在目标客户浏览的网页上,从而帮助卖家锁定真正的潜在买家,实现精准营销。这里我们将使用人工智能的方法构建一套在线购物者行为分析系统来预测购物者当下的购物意愿,从而区分出潜在客户。我们通过对某电商平台用户的购物历史数据,结合特征抽取之后的特征,从用户的浏览时间,节假日情况、地理位置,点击页面,浏览方式等维度进行建模,对购物者的购物意愿进行预测,以达到发掘潜在客户的目的。
你将收获
- 数据科学硬技能与软实力双提升
- 针对热点课题完成的Python代码与报告
- 与目标专业匹配的对口经历
- 课程与项目证书