以淘寶、京東和拼多多為典型的用戶 商品消費場景，是國內(nèi)用戶量最多的業(yè)務(wù)場景，也是產(chǎn)生利潤最多的業(yè)務(wù)場景。

在這其中，客戶擁有最大的自主權(quán)，如何有效地加以利用或辨別客戶在行為之下產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，成為了電商能否實現(xiàn)經(jīng)濟利益最大化的挑戰(zhàn)之一。

一份好的用戶畫像，可以極大地幫助你解決問題。

例如，你可以從用戶瀏覽不同商品個數(shù)的基尼指數(shù)、用戶瀏覽最多的品牌的轉(zhuǎn)化率、用戶最后一次操作類型等等幾個方向面入手，不僅可以清晰地了解客戶所求與消費決策，幫助改善業(yè)務(wù)和用戶體驗，還可以在另一方面做到用戶留存，提高平臺收益。

但是，目前電商們常常為了已有數(shù)據(jù)或是計劃想要收集多少數(shù)據(jù)感到頭疼，所以大多數(shù)情況下大家選擇了依靠直覺來代替數(shù)據(jù)來做決策。

其實，用戶行為預(yù)測雖然看起來麻煩，但你如果找準了需要的方向，從基礎(chǔ)入手，再深入實踐，問題就會迎刃而解。

正好，推薦你一門公開課，由具有5年數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗的Mozak老師為大家?guī)怼峨娚逃脩粜袨樾蛄薪！氛n程——

從電商黃金鏈路介紹出發(fā)，剖析電商漏斗模型的構(gòu)建，最后詳細講解基于機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的用戶購買行為預(yù)測。

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本次授課老師擁有5年數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗、Github Star 2k ，主導(dǎo)過多個AI項目，十分擅長數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化。

他將從電商用戶行為開始講解，并進行漏斗分析實踐，然后介紹用戶購買行為預(yù)測業(yè)務(wù)，同時進行建模訓(xùn)練，更夠有效地幫助你——

1、認識Pandas數(shù)據(jù)分析

2、學(xué)習(xí)漏斗模型搭建

3、學(xué)習(xí)用戶購買行為預(yù)測模型

商業(yè)智能時代下，專業(yè)度不僅僅體現(xiàn)在專業(yè)知識面上，從技術(shù)思維、業(yè)務(wù)思維到框架思維都需要得到有效的提升。

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電商用戶預(yù)測

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