CDA数据分析就业班毕业答辩集锦
—跨境电商数据挖掘项目报告
项目简介:
针对电商销售一年的数据,对其进行探索、挖掘;
探索该电商买家人群划分组成;
探索一笔订单中哪些物品经常打包购买;
探索重要客户经常购买的产品,并对其进行相关产品的推荐。
解决方法:
对数据进行清洗、数据拆分与整合、对数据进行探索;
对数据描述性分析和重要数据的可视化;
利用RFM模型、K-means聚类对客户进行分群;
利用Apriori算法负责购物篮模型的构建;
利用推荐系统(基于物品的协同过滤)给客户进行相关产品的推荐;
用以上信息进行汇总,提出商业建议,做出报告。
分析结果:
对企业的经营状况、客户特征、商品销量与销售额进行描述;
针对不同客户群提出不同的营销策略;
对不同的客户推荐其喜好的物品;
找到相关产品,进行捆绑销售提高销售量;
答辩视频:https://www.cda.cn/gkk/16_151.html
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作品优势:
按照CRISP-DM方法论逐步进行数据挖掘,从商业理解、数据理解、数据准备、建模、模型修正到模型发布来实施。
1.从宏观角度、微观角度等各个方面深入了解商业需求,制定明确的商业目标
2.对数据进行详细而全面的探索,发现有关联、有意义的点则进行深入探索,确保发现全面而有效的信息
3.对数据准备工作十分细致,缺失值的处理、异常值的处理、坏账信息、邮费、退货订单与其相对应的成功交易订单……考虑到了方方面面的问题,确保数据的高精度和模型的准确性
4.模型建立后,对结果的解读、模型的落地,我们进行了深入探究,结合业务经验提出了可行的商业策略。
5. 报告思路清晰,逻辑通顺,可视化展现效果良好。
CDA数据分析就业班介绍:
CDA数据分析就业班是为解决当下企业招人难、学员就业难的问题所研发的精品课程。课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授,内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能,学员经过三个月系统全面的脱产学习(统计学、Excel、SQL、SPSS、SAS、R、Python),达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。
课程大纲:
第一阶段:Excel数据分析(5天)
第二阶段:数据分析理论基础(5天)
第三阶段:数据库管理(4天)
第四阶段:SPSS数据分析(10天)
第五阶段:数据挖掘实战案例(3天)
第六阶段:R语言数据分析(13天)
第七阶段:案例分析实战(5天)
第八阶段:SAS数据挖掘/python数据分析(15天)
学员对象:
(1) 各行业数据分析、数据挖掘从业者 ;
(2) 在校数学,经济,计算机,统计等专业教师和学生 ;
(3) 经济,医学生物研究院科研人员 ;
(4)数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士。
最新开课信息:
十二期CDA数据分析就业班7月9日于深圳开课
十三期CDA数据分析就业班7月23日于上海开课
十四期CDA数据分析就业班8月13日于北京开课
课程详情:https://www.cda.cn/kecheng/6.html
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