CDA就业班之毕业答辩(1)https://bbs.pinggu.org/thread-4510139-1-1.html
CDA就业班之毕业答辩(2)https://bbs.pinggu.org/thread-4511226-1-1.html
CDA就业班之毕业答辩(3)https://bbs.pinggu.org/thread-4516619-1-1.html
CDA就业班之毕业答辩(4)https://bbs.pinggu.org/thread-4520124-1-1.html
CDA就业班之毕业答辩(5)https://bbs.pinggu.org/thread-4521594-1-1.html
CDA就业班之毕业答辩(6)https://bbs.pinggu.org/thread-4525630-1-1.html
CDA就业班之毕业答辩(7)https://bbs.pinggu.org/thread-4527247-1-1.html
其中第4组和第5组做的是题目一,其余组做的是题目二
答辩题目如下:
一、电子商务网站用户行为分析与服务推荐
互联网经历了门户网站、信息搜索两个阶段,即将到来的下一个阶段是以推荐为主的运用。
与搜索引擎不同,推荐系统不需要用户提供明确的需求,而是通过分析用户的历史性为,主动地
向用户推荐满足其需求或激发其兴趣的信息。
我们提取了某家法律网站的“http://www.lawtime.cn/beijing”,该网站提供法律信息与咨询
服务,并为律师和律师事务所提供互联网整合营销方法。在运营过程中发现只有少数网页被
经常浏览,其他大量的网页很少有人访问,既存在所谓的“长尾效应”。
提供给大家MariaDB10.0.17(http://mariadb.org/en/)格式的数据中收集了用户浏览行为数据。
数据名称为“7law.sql”,需要大家自行导入并进行分析。软件随意,但是业界使用Python的居多。
工作内容如下:
1、 对数据进行探索,发现客户浏览网页的行为习惯;
2、 归纳这类分析的文献,要包括算法、商业运用案例、效果评估等方面;
3、请制定推荐策略和实施方案如何降低长尾网页的数量
4、制定检验模型运行效果的策略
二、电商产品评论数据情感分析
了解客户对产品的评价一直是品牌制造企业关心的。电商的客户评价功能为这类分析提供不错的资料。
我们采集了来自京东的客户评价数据(示例http://item.jd.com/1106432.html#comment)
数据存放在“huizong.csv”文件中。软件随意,但是业界使用Python的居多。
工作内容如下:
1、 分析某一品牌热水器的用户情感倾向;
2、 从评论中挖掘该品牌热水器的优点与不足;
3、 提炼不同品牌热水器的卖点。