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)計分析方法在電商領(lǐng)域應(yīng)用機器學(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)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。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、客戶、競爭對手以及自身業(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，需要運用多種分析方法和工具進行處理和分析。挑戰(zhàn)在電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析過程中，面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量不一、數(shù)據(jù)安全性問題、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)的知識和技能來應(yīng)對。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析特點及挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析師是負責(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)分析的需求將會持續(xù)增長。未來，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)量評估準確性、完整性、一致性、時效性等方面進行評估。提升策略建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系、加強數(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)用場景關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通過尋找數(shù)據(jù)項之間的有趣聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)模式，如購物籃分析等。分類與預(yù)測利用已知類別的樣本訓(xùn)練分類器，對未知類別的樣本進行類別預(yù)測，如信用評分、郵件分類等。聚類分析將數(shù)據(jù)對象分組成為多個類或簇，使得同一個簇中的對象相似度較高，不同簇中的對象相似度較低，如客戶細分、圖像分割等。時序模式挖掘發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)中的重復(fù)發(fā)生模式，如股票價格預(yù)測、氣象數(shù)據(jù)分析等。適用于展示隨時間變化的數(shù)據(jù)趨勢，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)量對比。柱狀圖適用于展示兩個變量之間的關(guān)系和分布，如身高與體重的關(guān)系。散點圖適用于展示數(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，提供強大的數(shù)據(jù)處理和可視化功能，支持自然語言查詢和智能推薦。PowerBI一個基于JavaScript的庫，提供高度靈活的數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔，支持創(chuàng)建復(fù)雜的交互式可視化效果。D3.js一個使用JavaScript實現(xiàn)的開源可視化庫，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)可視化集中趨勢度量離散程度度量通過平均數(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)準差等指標(biāo)，刻畫電商數(shù)據(jù)的波動幅度和離散程度。030201描述性統(tǒng)計分析方法參數(shù)估計根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)，如估計總體均值、比例等，為電商決策提供依據(jù)。假設(shè)檢驗通過設(shè)定假設(shè)并檢驗其顯著性，判斷電商策略或運營手段是否有效。方差分析研究不同因素對電商指標(biāo)的影響程度和顯著性，如產(chǎn)品類別、促銷活動等。推斷性統(tǒng)計分析方法相關(guān)分析探討電商數(shù)據(jù)中多個變量之間的相關(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)測電商趨勢或評估策略效果。聚類分析將電商用戶或產(chǎn)品按照相似特征進行分組，發(fā)現(xiàn)潛在市場細分和用戶需求。判別分析根據(jù)已知分類的電商數(shù)據(jù)建立判別模型，對新數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測。多元統(tǒng)計分析方法05機器學(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)中推斷出一個函數(shù)的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括一套訓(xùn)練示例，每個示例由一個輸入對象（通常是一個向量）和一個期望的輸出值（也被稱為監(jiān)督信號）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)警等場景。例如，通過歷史購買記錄和客戶畫像，可以訓(xùn)練一個監(jiān)督學(xué)習(xí)模型來預(yù)測客戶對某商品的購買意愿，從而實現(xiàn)精準推薦。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及案例解析無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從無標(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、異常檢測等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理在電商領(lǐng)域中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于客戶細分、異常訂單檢測等場景。例如，通過聚類算法可以將客戶劃分為不同的群體，以便制定更有針對性的營銷策略；同時，利用異常檢測算法可以及時發(fā)現(xiàn)并處理異常訂單，保障交易安全。案例解析無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及案例解析強化學(xué)習(xí)算法原理及案例解析強化學(xué)習(xí)是一種通過讓模型與環(huán)境進行交互來學(xué)習(xí)策略的機器學(xué)習(xí)方法。在強化學(xué)習(xí)中，模型被稱為智能體（agent），環(huán)境會給出獎勵或懲罰來指導(dǎo)智能體的行為。強化學(xué)習(xí)算法原理在電商領(lǐng)域中，強化學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于智能定價、廣告投放優(yōu)化等場景。例如，通過強化學(xué)習(xí)模型可以自動調(diào)整商品價格以最大化收益；同時，也可以優(yōu)化廣告投放策略以提高廣告點擊率和轉(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)是指通過采集、存儲、處理、分析等手段，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴大，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)分析精度和實時性要求更高。數(shù)據(jù)安全與隱私保護日益重要。大數(shù)據(jù)技術(shù)概述及發(fā)展趨勢Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述：Hadoop是一個開源的分布式計算平臺，包括分布式文件系統(tǒng)HDFS和分布式計算框架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、高擴展性和高吞吐量的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。MapReduce分布式計算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理和容錯機制。VS基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，提供類SQL的查詢語言HiveQL，方便進行數(shù)據(jù)分析和挖掘。HBase基于Hadoop的分布式、可擴展、大數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，提供實時讀寫訪問能力。HiveHadoop生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示123介紹Hadoop集群的搭建過程，包括節(jié)點規(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中進行文件的上傳、下載、查看和刪除等操作。HDFS文件操作通過一個簡單的MapReduce編程實例，演示如何使用MapReduce處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。MapReduce編程實例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)換和行動操作?；赟park的數(shù)據(jù)處理模塊，提供類SQL的查詢語言，方便進行數(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提供實時數(shù)據(jù)流處理能力，支持從各種數(shù)據(jù)源接收數(shù)據(jù)并進行實時分析。MLlib提供常用的機器學(xué)習(xí)算法庫，方便用戶進行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析。GraphX提供圖計算功能，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集群的搭建過程，包括節(jié)點規(guī)劃、軟件安裝、環(huán)境變量配置等。RDD編程實例通過一個簡單的RDD編程實例，演示如何使用Spark進行分布式計算。Spark生態(tài)系統(tǒng)組件介紹與操作演示SparkSQL查詢實例演示如何使用SparkSQL進行數(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。要點一要點二SparkStreaming實例演示如何使用SparkStreaming進行實時數(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)、市場競爭數(shù)據(jù)等，并進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。數(shù)據(jù)準備案例背景介紹及數(shù)據(jù)準備數(shù)據(jù)處理過程運用統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法，對收集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析，包括數(shù)據(jù)可視化、趨勢分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。結(jié)果呈現(xiàn)通過圖表、報告等形式，將分析結(jié)果直觀地呈現(xiàn)出來，包括銷售額和銷售量的變化趨勢