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《2019 JDATA 用户对品类下店铺的购买预测数据——京东用户行为分析数据集》

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简介：
本数据集包含京东平台用户在特定品类下的购物行为记录，旨在通过历史订单信息预测用户未来对该品类内各店铺的购买倾向。适合用于深入研究电商领域的用户偏好及消费模式。 2019JDATA-用户对品类下店铺的购买预测数据涉及分析京东用户行为的数据集《用户购买时间预测》。

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  • 《2019 JDATA 用户对品类下店铺的购买预测数据——京东用户行为分析数据集》
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    本数据集包含京东平台用户在特定品类下的购物行为记录，旨在通过历史订单信息预测用户未来对该品类内各店铺的购买倾向。适合用于深入研究电商领域的用户偏好及消费模式。 2019JDATA-用户对品类下店铺的购买预测数据涉及分析京东用户行为的数据集《用户购买时间预测》。
     
  • JDATA19_预测用户在品类店铺内的购买行为.pdf
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    本报告探讨了如何通过分析用户数据来预测其在特定品类店铺中的购物行为。研究利用大数据技术深入挖掘消费者偏好和模式，为电商平台提供精准营销策略建议。 jdata2019top20的总结内容丰富实用，可以学到很多知识。
     
  • 天猫用户的重复购买行为预测分析（含代码和数据）
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    本研究探讨了如何通过数据分析预测天猫用户重复购买行为的方法，并提供了相关代码及数据集以供参考学习。 目前提供的项目数据包括双十一及过去6个月内用户的日志信息，用于预测未来6个月内用户是否会在同一商铺重复购买商品。该项目旨在根据用户与商家在双11之前六个月的交互记录以及双11期间的互动情况，来预测新买家在未来六个月内是否会再次从同一家店铺进行购物。 结合天猫平台当前销售数据的情况，可以实现以下目标： - 对收集到的数据进行基本处理； - 根据用户的购买行为提取相关特征，并以此判断用户未来是否会出现重复购买的行为； - 使用提取的用户行为特征训练合适的分类模型来预测用户是否会再次从同一商家处购物； - 利用上述模型对天猫平台上的用户重复购买率做出预测。
     
  • 京东购买数据集的数据挖掘与分析
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    本项目基于京东平台的真实购买数据，运用数据挖掘技术进行深入分析，旨在探索消费者行为模式和商品销售趋势，为商家提供决策支持。 学习数据挖掘时，可以使用京东购买数据集作为练习材料。首先读入数据集，并打印出前3行的数据。接下来查看数据集中各个变量的数据类型及缺失值情况。
     
  • 京东店铺数据收集
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    简介：本项目专注于收集和分析京东平台上的各类店铺数据，旨在为商家提供市场趋势、销售策略及客户行为等方面的洞察与建议。 京东店铺采集的半成品已经完成了基础功能。
     
  • 用户购买预测在消费金融场景中的数据集分析
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    本研究聚焦于通过数据分析技术提升用户购买行为预测精度，特别探讨其在消费金融市场中的应用价值与实践策略。 掌上生活APP是招商银行于2010年推出的手机客户端应用软件，旨在全面升级信用卡的使用体验。当前6.0版本的掌上生活APP提供了包括手机商城、饭票影票服务、在线客服支持、基金理财功能、办卡开卡流程以及额度管理在内的全方位金融服务，并实现了LBS查询和远程支付等便捷特性，从而满足并提升了持卡人对金融及日常生活的消费需求。 招商银行信用卡在不断拓展业务与场景的同时，也希望通过数据积累和数据分析来捕捉用户的价值信息和消费偏好。利用客户个人属性、信用卡交易记录以及部分客户一个月内使用掌上生活APP的操作行为日志，设计合理的特征工程与模型算法方案以预测客户在未来一周是否会在该应用中购买优惠券（包括饭票、影票等）。为了保护客户的隐私安全，其个人信息和消费数据被脱敏并标准化处理为V1,V2,…,V30的数值型属性。此外，客户端行为日志中的部分字段也进行了加密处理以确保用户信息安全。
     
  • 用于预测分析的用户数据集
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    本数据集包含了丰富的用户行为信息，旨在支持预测性数据分析研究。涵盖用户偏好、交易记录等多维度细节，适用于机器学习模型训练和算法优化。 本段落介绍了一种用于预测用户流失周期的生存分析数据集。该数据集包含了用户的详细信息、注册日期、最后登录时间和最后一次活跃时间等多个维度的数据。通过对这些数据进行分析处理，可以有效预测用户的流失周期，帮助企业更好地理解用户行为，并提高用户留存率。 此数据集适用于各类专业人士如数据分析师、数据科学家和机器学习工程师等；同时对于企业管理人员及市场营销人员同样具有参考价值。无论是为了研究用户流失的规律还是通过预测来提升用户留存率，该数据集都能够提供支持。 其应用场景非常广泛，包括但不限于电商、社交平台以及游戏行业等领域。目标是通过对大量用户行为数据进行分析处理以预测用户的流失周期，并帮助企业更好地了解和应对这些行为模式的变化，进而采取相应措施提高用户体验满意度及忠诚度从而增加收入与利润。 此外需要注意的是，该数据集包含了大量的原始用户行为信息，在使用前需要对其进行预处理和清洗工作来保证其准确性和可靠性。同时还需要进行复杂的生存分析等数据分析操作以充分利用其中的信息价值。
     
  • JData：如约而至——用户购买时间预测（含源码）
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    本项目“JData用户购买时间预测”致力于利用历史交易数据，通过深度学习算法模型，精准预测用户的下一次购物时机。附带源代码供参考与研究。 Jdata如期而至-用户购买时间预测最终成绩0.3438（S1:0.4802/S2:0.2529），排名第二十六，参赛队伍共五百一十八支，队伍名称MADE，队长kmyf，队员chenxj。说明：运行环境为python3，并需安装lightgbm、pandas、numpy和sklearn等包；将数据集放置在data文件夹下后，请先执行lgb.py。 前言： 这是我第一次取得较为满意的成绩（虽然在高手看来可能不算出色），感觉在这次比赛中也投入了很多时间和精力，从寻找特征到尝试各种模型方法，参考了许多开源代码。因此，在这里我也将自己的代码开源出来以致敬那些贡献了宝贵资源的大佬们。 赛题回顾： 竞赛概述： 京东多年来保持高速发展的同时积累了数亿忠实用户和海量真实数据。如何通过历史数据分析找出规律，并高效解决客户实际问题、提升购物体验是精准营销中大数据应用的关键所在，也是所有电商平台在智能化升级过程中的重要课题。
     
  • 淘宝用户购物行为分析的数据集项目
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    本数据集聚焦淘宝用户购物行为，涵盖商品浏览、购买及评价等多维度信息，旨在为电商领域的用户画像构建与个性化推荐提供支持。 淘宝用户购物行为数据分析项目数据集