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Python电商数据分析实战教程
简介
分类
python数据分析
课程标签：
数据分析
python
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任务列表
第1任务: 课程介绍
第2任务: 为什么要进行数据分析
第3任务: 怎样去学习这门课程
第4任务: 如何给店铺正确定位
第5任务: 怎样提高店铺的影响力
第6任务: 如何进行店铺推广
第7任务: 怎样向店铺引流
第8任务: 如何增强商品的竞争力
第9任务: 如何在同层级竞争中占据优势
第10任务: 怎样精准定位目标客户
第11任务: 如何实现广告投放的效益最大化
第12任务: 如何最大化满足顾客购物心理
第13任务: 怎样识别坏客户
第14任务: 买家应付货款与实际支付金额对比分析
第15任务: 买家邮费支付情况分析
第16任务: 买家积分使用情况分析
第17任务: 买家交易状态分析
第18任务: 买家留言情况解析
第19任务: 买家订单创建时间分析
第20任务: 买家订单付款时间分析
第21任务: 购买商品种类与数量解析
第22任务: 买家订单备注情况解析
第23任务: 商品标题价值分析
第24任务: 用户收货地址分布代码
第25任务: 用户分布画像绘制
第26任务: 用户购买次数时序图代码
第27任务: 用户购买次数时序图分析
第28任务: 下单数时点分布
第29任务: 产品下单数量
第30任务: 消费金额分布
第31任务: 商品词云代码
第32任务: 商品词云分析
第33任务: 客户价值模型代码
第34任务: 客户价值模型分析
第35任务: 商品关联规则推荐原理（一）
第36任务: 商品关联规则推荐原理（二）
第37任务: 商品关联规则推荐原理（三）
第38任务: 商品关联规则推荐原理（四）
第39任务: 关联规则算法之FP-Tree数据表示法
第40任务: 关联规则算法之FP-Growth频繁项集产生
第41任务: 关联规则算法之FP-Tree提升度
第42任务: 关联规则代码实践之Apriori算法辅助函数
第43任务: 关联规则代码实践之Apriori关联规则挖掘
第44任务: 关联规则之PrefixSpan（一）
第45任务: 关联规则之PrefixSpan（二）
第46任务: 基于物品协同过滤
第47任务: 基于聚类的商品推荐
第48任务: 基于用户和商品的协同过滤推荐
第49任务: 逻辑回归
第50任务: 梯度上升
第51任务: 随机梯度上升
第52任务: 线性分类算法代码（上）
第53任务: 线性分类算法代码（下）
第54任务: KNN算法（上）
第55任务: KNN算法（下）
第56任务: 支持向量机（上）
第57任务: 支持向量机（下）
第58任务: 决策树（上）
第59任务: 决策树（下）
第60任务: 随机森林
第61任务: 集成学习（上）
第62任务: 集成学习（中）
第63任务: 集成学习（下）
第64任务: 模型结果
第65任务: 课程配套资料文件下载（提取码：1bg4）
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