高教社2023電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析概論(第二版)教學(xué)課件11

高教社2023電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析概論(第二版)教學(xué)課件11目錄CONTENTS電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法在電商領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)在電商領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)：電商數(shù)據(jù)分析案例解析01電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析概述CHAPTER數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。在電子商務(wù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析能夠幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)、客戶、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手以及自身業(yè)務(wù)狀況，為企業(yè)的戰(zhàn)略制定和決策提供有力支持。數(shù)據(jù)分析定義與重要性數(shù)據(jù)分析重要性數(shù)據(jù)分析定義特點(diǎn)電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)變化快等特點(diǎn)，需要運(yùn)用多種分析方法和工具進(jìn)行處理和分析。挑戰(zhàn)在電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量不一、數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題、分析工具和技術(shù)更新迅速等挑戰(zhàn)，需要數(shù)據(jù)分析師具備專業(yè)的知識(shí)和技能來(lái)應(yīng)對(duì)。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)及挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析師是負(fù)責(zé)收集、處理、分析數(shù)據(jù)并提供洞察的專業(yè)人員，在電子商務(wù)領(lǐng)域具有廣泛的就業(yè)前景。隨著經(jīng)驗(yàn)的積累和技能的提升，數(shù)據(jù)分析師可以逐漸晉升為高級(jí)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等職位。職業(yè)發(fā)展隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的需求將會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。未來(lái)，數(shù)據(jù)分析師需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)需求和技術(shù)環(huán)境。前景展望數(shù)據(jù)分析師職業(yè)發(fā)展與前景02數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理CHAPTER03采集工具八爪魚、火車頭、神箭手等。01數(shù)據(jù)來(lái)源企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、公開數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)等。02采集方法網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API接口調(diào)用、數(shù)據(jù)交換等。數(shù)據(jù)來(lái)源及采集方法數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。特征選擇、降維處理等。去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、異常值處理等。數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性等方面進(jìn)行評(píng)估。提升策略建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系、加強(qiáng)數(shù)據(jù)源管理、提高數(shù)據(jù)處理技術(shù)水平等。數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估及提升策略03數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)CHAPTER數(shù)據(jù)挖掘算法原理及應(yīng)用場(chǎng)景關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通過(guò)尋找數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)模式，如購(gòu)物籃分析等。分類與預(yù)測(cè)利用已知類別的樣本訓(xùn)練分類器，對(duì)未知類別的樣本進(jìn)行類別預(yù)測(cè)，如信用評(píng)分、郵件分類等。聚類分析將數(shù)據(jù)對(duì)象分組成為多個(gè)類或簇，使得同一個(gè)簇中的對(duì)象相似度較高，不同簇中的對(duì)象相似度較低，如客戶細(xì)分、圖像分割等。時(shí)序模式挖掘發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的重復(fù)發(fā)生模式，如股票價(jià)格預(yù)測(cè)、氣象數(shù)據(jù)分析等。適用于展示隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，如銷售額、溫度變化等。折線圖適用于比較不同類別數(shù)據(jù)的大小和差異，如不同產(chǎn)品的銷售數(shù)量對(duì)比。柱狀圖適用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系和分布，如身高與體重的關(guān)系。散點(diǎn)圖適用于展示數(shù)據(jù)的密度和分布情況，如人口分布、網(wǎng)站點(diǎn)擊量等。熱力圖可視化圖表類型及選擇依據(jù)提供豐富的數(shù)據(jù)連接選項(xiàng)和可視化組件，支持拖拽式操作和交互式數(shù)據(jù)分析。Tableau集成在MicrosoftOffice套件中，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和可視化功能，支持自然語(yǔ)言查詢和智能推薦。PowerBI一個(gè)基于JavaScript的庫(kù)，提供高度靈活的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文檔，支持創(chuàng)建復(fù)雜的交互式可視化效果。D3.js一個(gè)使用JavaScript實(shí)現(xiàn)的開源可視化庫(kù)，提供豐富的圖表類型和交互特性，支持大數(shù)據(jù)量和高性能渲染。Echarts交互式可視化工具介紹與操作演示04統(tǒng)計(jì)分析方法在電商領(lǐng)域應(yīng)用CHAPTER利用圖表、圖像等方式直觀展示電商數(shù)據(jù)，如銷售額、用戶行為等，幫助理解數(shù)據(jù)分布和特征。數(shù)據(jù)可視化集中趨勢(shì)度量離散程度度量通過(guò)平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等指標(biāo)，描述電商數(shù)據(jù)的中心位置或典型值。應(yīng)用方差、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)，刻畫電商數(shù)據(jù)的波動(dòng)幅度和離散程度。030201描述性統(tǒng)計(jì)分析方法參數(shù)估計(jì)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)，如估計(jì)總體均值、比例等，為電商決策提供依據(jù)。假設(shè)檢驗(yàn)通過(guò)設(shè)定假設(shè)并檢驗(yàn)其顯著性，判斷電商策略或運(yùn)營(yíng)手段是否有效。方差分析研究不同因素對(duì)電商指標(biāo)的影響程度和顯著性，如產(chǎn)品類別、促銷活動(dòng)等。推斷性統(tǒng)計(jì)分析方法相關(guān)分析探討電商數(shù)據(jù)中多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，如用戶行為與銷售額的關(guān)系?；貧w分析建立因變量與自變量之間的回歸模型，預(yù)測(cè)電商趨勢(shì)或評(píng)估策略效果。聚類分析將電商用戶或產(chǎn)品按照相似特征進(jìn)行分組，發(fā)現(xiàn)潛在市場(chǎng)細(xì)分和用戶需求。判別分析根據(jù)已知分類的電商數(shù)據(jù)建立判別模型，對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。多元統(tǒng)計(jì)分析方法05機(jī)器學(xué)習(xí)在電商領(lǐng)域應(yīng)用CHAPTER監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理監(jiān)督學(xué)習(xí)是從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中推斷出一個(gè)函數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括一套訓(xùn)練示例，每個(gè)示例由一個(gè)輸入對(duì)象（通常是一個(gè)向量）和一個(gè)期望的輸出值（也被稱為監(jiān)督信號(hào)）組成。案例解析在電商領(lǐng)域中，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于商品推薦、客戶流失預(yù)警等場(chǎng)景。例如，通過(guò)歷史購(gòu)買記錄和客戶畫像，可以訓(xùn)練一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶對(duì)某商品的購(gòu)買意愿，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及案例解析無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從無(wú)標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。這種方法主要用于找出數(shù)據(jù)中的隱藏模式，如聚類、異常檢測(cè)等。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理在電商領(lǐng)域中，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于客戶細(xì)分、異常訂單檢測(cè)等場(chǎng)景。例如，通過(guò)聚類算法可以將客戶劃分為不同的群體，以便制定更有針對(duì)性的營(yíng)銷策略；同時(shí)，利用異常檢測(cè)算法可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理異常訂單，保障交易安全。案例解析無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及案例解析強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法原理及案例解析強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)讓模型與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，模型被稱為智能體（agent），環(huán)境會(huì)給出獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來(lái)指導(dǎo)智能體的行為。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法原理在電商領(lǐng)域中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于智能定價(jià)、廣告投放優(yōu)化等場(chǎng)景。例如，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)調(diào)整商品價(jià)格以最大化收益；同時(shí)，也可以優(yōu)化廣告投放策略以提高廣告點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率。案例解析06大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商領(lǐng)域應(yīng)用CHAPTER010405060302大數(shù)據(jù)技術(shù)定義：大數(shù)據(jù)技術(shù)是指通過(guò)采集、存儲(chǔ)、處理、分析等手段，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，處理速度要求更快。數(shù)據(jù)類型多樣化，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析精度和實(shí)時(shí)性要求更高。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)日益重要。大數(shù)據(jù)技術(shù)概述及發(fā)展趨勢(shì)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述：Hadoop是一個(gè)開源的分布式計(jì)算平臺(tái)，包括分布式文件系統(tǒng)HDFS和分布式計(jì)算框架MapReduce等組件，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示HDFS分布式文件系統(tǒng)，提供高可靠性、高擴(kuò)展性和高吞吐量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。MapReduce分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理和容錯(cuò)機(jī)制。VS基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，提供類SQL的查詢語(yǔ)言HiveQL，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。HBase基于Hadoop的分布式、可擴(kuò)展、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，提供實(shí)時(shí)讀寫訪問(wèn)能力。HiveHadoop生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示123介紹Hadoop集群的搭建過(guò)程，包括節(jié)點(diǎn)規(guī)劃、軟件安裝、環(huán)境變量配置等。環(huán)境搭建與配置演示如何在HDFS中進(jìn)行文件的上傳、下載、查看和刪除等操作。HDFS文件操作通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的MapReduce編程實(shí)例，演示如何使用MapReduce處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。MapReduce編程實(shí)例Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示Spark生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示提供分布式計(jì)算的基本功能，包括RDD、DataFrame和DataSet等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及相應(yīng)的轉(zhuǎn)換和行動(dòng)操作。基于Spark的數(shù)據(jù)處理模塊，提供類SQL的查詢語(yǔ)言，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。SparkCoreSparkSQLSpark生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示SparkStreaming提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理能力，支持從各種數(shù)據(jù)源接收數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。MLlib提供常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析。GraphX提供圖計(jì)算功能，支持大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的處理和分析。Spark生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示環(huán)境搭建與配置介紹Spark集群的搭建過(guò)程，包括節(jié)點(diǎn)規(guī)劃、軟件安裝、環(huán)境變量配置等。RDD編程實(shí)例通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的RDD編程實(shí)例，演示如何使用Spark進(jìn)行分布式計(jì)算。Spark生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示SparkSQL查詢實(shí)例演示如何使用SparkSQL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，包括數(shù)據(jù)的讀取、轉(zhuǎn)換和查詢等操作。要點(diǎn)一要點(diǎn)二SparkStreaming實(shí)例演示如何使用SparkStreaming進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，包括數(shù)據(jù)的接收、處理和輸出等操作。Spark生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示07實(shí)戰(zhàn)：電商數(shù)據(jù)分析案例解析CHAPTER某電商企業(yè)面臨銷售額下滑的困境，希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到原因并提出解決方案。案例背景收集該電商企業(yè)近一年的銷售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)等，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備案例背景介紹及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)處理過(guò)程運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，包括數(shù)據(jù)可視化、趨勢(shì)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。結(jié)果呈現(xiàn)通過(guò)圖表、報(bào)告等形式，將分析結(jié)果直觀地呈現(xiàn)出來(lái)，包括銷售額和銷售量的變化趨勢(shì)