以淘寶、京東和拼多多爲典型的用戶+商品消費場景，是國內用戶量最多的業務場景，也是產生利潤最多的業務場景。在這其中，客戶擁有最大的自主權，如何有效地加以利用或辨別客戶在行爲之下產生的大量數據，成爲了電商能否實現經濟利益最大化的挑戰之一。
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的基尼指數、用戶瀏覽最多的品牌的轉化率、用戶最後一次操作類型等等幾個方向面入手，不僅可以清晰地瞭解客戶所求與消費決策，幫助改善業務和用戶體驗，還可以在另一方面做到用戶留存，提高平臺收益。
但是，目前電商們常常爲了已有數據或是計劃想要收集多少數據感到頭疼，所以大多數情況下大家選擇了依靠直覺來代替數據來做決策。
其實，用戶行爲預測雖然看起來麻煩，但你如果找準了需要的方向，從基礎入手，再深入實踐，問題就會迎刃而解。
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他將從電商用戶行爲開始講解，並進行漏斗分析實踐，然後介紹用戶購買行爲預測業務，同時進行建模訓練，更夠有效地幫助你——
1、認識Pandas數據分析
2、學習漏斗模型搭建
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電商用戶預測
其實沒有想象那麼難
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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