天猫用户复购预测项目：运用机器学习进行用户行为分析及营销策略优化.txt

简介：
本项目通过应用机器学习技术深入分析天猫用户的购买行为数据，旨在精准预测用户的重复购买倾向，并据此调整和优化市场营销策略。 本资源是一个关于天猫用户重复购买预测的项目教程，旨在通过机器学习技术分析天猫用户的日志数据与个人信息，以识别未来六个月内可能成为回头客的新顾客，并为商家提供有效的营销策略建议。 该教程详细介绍了项目的背景、目标设定、数据集介绍、数据分析探索过程、特征工程技巧、模型构建方法及评估标准。此外还分享了实际应用案例和相关经验总结，适合于希望提升自身数据挖掘与分析技能的数据分析师或工程师参考学习使用。 本资源不仅能预测用户是否会成为重复购买者，还能通过协同过滤算法推荐商品优惠信息给特定消费者群体。借助Web界面工具进行画像构建及个性化营销活动策划，有助于增强客户粘性和满意度。 教程采用R语言编写代码实现所有功能开发，并从零基础开始逐步深入讲解天猫用户行为数据的分析方法、可视化技术以及如何挖掘商业价值等方面的知识点。