商業智慧型 bi、資料倉儲 dw、資料探勘 dm ：
三者之間的關係開頭中的百貨商店利用資料**使用者購物行為屬於商業智慧型，
他們積累的顧客的消費行為習慣會儲存在資料倉儲中，
通過對個體進行消費行為分析總結出來的規律屬於資料探勘。
如果說網際網路的上半場是粗狂運營，因為有流量紅利不需要考慮細節。那麼在下半場，精細化運營將是長久的主題。
所以，使用者是根本，也是資料分析的出發點。
按照使用者「都是誰」「從哪來」「要去哪」
1.使用者唯一標識是整個使用者畫像的核心：串聯跟蹤
2.給使用者打標籤八個字：使用者消費行為分析
使用者基礎資訊；
消費標籤：消費習慣、購買意向、是否對**敏感；
內容分析：平時瀏覽的內容，尤其是停留時間長、瀏覽次數多的內容如金融、娛樂、教育、體育、時尚、科技等。
3.創造業務價值：如從使用者生命週期的三個階段來劃分業務價值，包括：獲客、粘客和留客
按照資料流建模處理過程
資料層：指的是使用者消費行為裡的標籤。我們可以打上「事實標籤」，作為資料客觀的記錄。
演算法層：指的是透過這些行為算出的使用者建模。我們可以打上「模型標籤」，作為使用者畫像的分類標識。
業務層：指的是獲客、粘客、留客的手段。我們可以打上「**標籤」，作為業務關聯的結果。
python kaggle資料分析實戰
三.資料處理 首先新增python中常用的資料分析庫 import numpy as np import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt import plotly as py import plotly.graph ob...
資料分析 資料分析概述
了解業務 了解資料 確認業務和資料 預期分析和管理 資料分析方式01.了解資料資料 1.測量標度型別 屬性本源並不是數字或者符號，通過測量標度將數值或者符號和物件的屬性建立關聯。屬性的型別 測量尺度 nominal 標稱 等於或者不等於 一對一的變換 ordinal 序數 大於或者小於 單調函式的變...
資料分析 使用者行為分析
電商 使用者購物路徑如下 使用者行為 分析定義 對使用者購物路徑日誌資訊進行統計 分析，從中發現使用者訪問 的規律，並將這些規律與網路營銷策略等相結合，從而發現目前網路營銷活動中可能存在的問題，並為進一步修正或重新制定網路營銷策略提供依據。使用者行為分析目的 通過對使用者行為監測 獲得的資料進行分析...