基于电商大数据的用户分析实战
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适用人群
主要针对商业分析、数据分析,数据科学等申请方向的学员,通过完成业界典型的大数据项目,学员能够了解到最前沿的大数据变革潮流,并熟练掌握大数据分析和建立模型所需要的技巧方法和思维方式,极大提升自己的申请和求职背景
项目简介
新零售时代悄然来临之际,商家纷纷开始打造融合线上线下的全渠道购物体验。后疫情时代,全球电商公司爆发式增长。电商作为依托科技创新和崭新铺货渠道的前沿销售体系,其特点就是拥有极大的客流量和运营数据。 随着信息化建设的推进,电商企业拥有的海量数据需要强大的数据分析系统支撑,通过数据对电商日常运营进行业务优化,提升效益,才能最大程度的挖掘数据价值,实现企业的高效决策。通过本课程的学习,你将会切身体验到电商领域的数据采集与运用,通过科学系统的分析方法完成属于自己的电商商业项目,充分提升求职核心竞争力。
课题开展流程
(1)开题准备
电商公司常用KPI, 机器学习常用预测分类 模型归纳整理,优缺点分析; 通过对电商数据的数据挖掘,大幅度增强data mining, data cleaning, data visualization,data interpretation的能力;领会qualitative business problem 向 machine learning problem 的转化, 实现数据科学模型向商业价值的链接支持
(2)项目实施
项目总时长为四周,第一周导师与学生线上沟通,明确项目流程和课题理解,在最短的时间熟悉对于用户分类和用户消费潜力预测的机器学习模型选择和系统梳理, define loss function,夯实实践应用基础。第二周 case project 训练,包括使用python 完成数据收集,数据预处理,特征工程,模型构建选择和评估。第三周着重A/B testing 的理论探讨和系统设计,帮助学生在应用中理解A/B testing对于商业决策的影响。第四周则着重培养how to storytelling your machine learning project to a non-technical person 的能力, 导师将辅导关于business use case 的 development,锻炼学生批判性思维,communication and persuasion skills.
(3)结题成果
项目结题时,颁发给学生内容独一无二的数据科学项目证明可上传到个人作品集,提供500强数据从业者推荐信。学员将建立数据科学的知识框架,锻炼逻辑思维和分析能力,获得导师的专业评估,熟悉行业和公司,以及美国就业趋势。
项目大纲
  • 专题内容
  • 项目考察
  • 授课时长
  • 学习时间
  • Define business problem, transform a business problem to a machine learning problem, ML theory basic
  • Business sense,ML theory
  • 2 hours
  • 3 hours
  • Python basic (Data preparation, Data preprocessing, Data visualization)
  • Python coding
  • 3 hours
  • 5 hours
  • Construct model structure and conduct model performance evaluation
  • Descriptive analysis, python coding, ML therory
  • 2 hours
  • 5 hours
  • Three stages of A/B testing in real business scenario
  • Statistics theory, product sense
  • 3 hours
  • 5 hours
  • Explore business use case and design analysis system
  • Data visualization project
  • 1 hour
  • 3 hours
  • Storytelling with data and business recommendation
  • Presentation
  • 1 hour
  • 2 hours