1.项目背景电商经常会做大促，比如打折或者发放优惠券，尤其是在特殊的节日，比如黑色星期五，双十一等，目的是为了吸引大量的新用户。然而，许多吸引过来的购买者只是一次性交易，这些促销对于转换为长期的顾客来说可能收效甚微。提供了双十一促销期间的商家和新用户数据，目标是对于给定的商家，预测新用户是否能成为忠诚用户，即未来6个月内会购买这个商家的商品。2.数据预处理 user_log
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2023-08-16 17:58:54
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作者：德措吉文中所分析的场景已经上线 Kyligence Zen 指标集市，您可以点击访问新零售全场景复购分析指标，一键复现文中的场景，无需下载或安装任何程序。复购分析对于新零售的重要意义现在无论是互联网，还是新零售行业，获客成本都越来越高。与此同时，新零售等行业出现了会员流失严重，客户活跃率低，商品销售额增长缓慢等新的难题。在增长迟滞的阶段，留住回头客或者说忠诚客户，就是非常关键的切入点，而复购
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2023-11-04 23:09:38
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# 复购预测 Java算法实现指南
## 1. 简介
在电商领域中，复购预测是一项重要的任务，它可以帮助企业预测哪些顾客可能会再次购买产品。本文将教会你如何使用Java算法实现复购预测。
## 2. 流程
下面的表格展示了整个复购预测的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集和准备用于训练和测试的数据集 |
| 2. 特征工程 | 对数据集进行
原创
2023-12-13 12:44:36
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一.背景商家有时会在特定日期，例如Boxing-day，黑色星期五或是双十一（11月11日）开展大型促销活动或者发放优惠券以吸引消费者，然而很多被吸引来的买家都是一次性消费者，这些促销活动可能对销售业绩的增长并没有长远帮助，因此为解决这个问题，商家需要识别出哪类消费者可以转化为重复购买者。通过对这些潜在的忠诚客户进行定位，商家可以大大降低促销成本，提高投资回报率（Return on Investm
天猫用户重复购买预测——数据探索1. 理论1.1 缺失数据处理1.2 不均衡样本1.2.1 随机欠采样1.2.2 随机过采样1.2.3 基于聚类的过采样方法1.2.4 SMOTE算法1.2.5 基于数据清洗的SMOTE1.3 数据分布2. 实战数据探索2.1 环境Google colab2.2 导入工具包2.3 读取数据2.4 数据集样例查看2.5 查看数据类型和数据大小2.6 查看缺失值2.7
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2024-01-26 10:54:28
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复活客户分析什么是“复活客户”？如何进行“复活客户分析”呢？今天，我们借助DataFocus系统，来了解一种简单的复活客户分析。1、何为复活客户复活客户，指客户在规定的时间段之前有至少一次消费行为，且在N日内没再有任何消费行为，成为流失客户，而在规定的时间段内又发生了消费行为，这类客户则为在该规定时间段内的复活客户。DataFocus系统分析以2019年12月1日有消费行为的客户，在30天之后，即
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2023-11-01 20:31:54
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一、前言618期间上线一个活动项目。但上线不顺利，当天就出现了性能问题，接口超时，用户无法打开网页，最后不得的临时下线。花了三天两夜，重构了后台核心代码，才让活动进行下去。回头看了一下自己的时间记录，从5月31号那天晚上8点25分开始准备上线，发现异常，分析原因，重构代码，离开公司时已经是6月2号的23点54，经历51小时29分，中间的睡眠时间不到5个小时，这已经是爆发小宇宙了。这一波刚过去了，一
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2024-09-29 13:14:39
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# Python客户复购行为预测数据搜集指南
在电商或零售行业，了解客户的复购行为对于提升销售和客户满意度至关重要。本文将带你一步步实现“Python客户复购行为预测数据搜集”的过程。这包括整个流程的概述、每一步需要的代码和解释，帮助你掌握这一技能。
## 流程概述
在开始写代码之前，让我们先明确一下整个流程。下面的表格展示了实现复购行为预测的关键步骤：
| 步骤 | 描述
Java_IO关于缓冲区提高代码复用性拿FileInputStream来举例： class FileInputStream extends InputStream 从顶级的InputStream开始 InputStream 定义了3个read方法。 Java代码 
一场大型活动营销需要耗费大量的人力、物力，包括活动前期的活动玩法策划、推广渠道筛选、活动落地页设计、优惠券设计，活动中期的数据监测、异常 bug 修复，活动后期的奖品/优惠券核销等。为了让每一场活动的投入产出比最大化，线上活动的结束并不意味着运营人员的工作结束，我们需要在活动结束后立即开展活动复盘，从目标出发，找到实际情况与目标的差距，还原活动链路，定位异常的业务触点，从而制定优化策略辅助下一次的
所需数据：ORDER_INFO_UTF.CSV、USER_INFO_UTF.CSV数据链接:https://pan.baidu.com/s/11ZtjKnv5-nwyf6cMyk_3JQ提取码:yu63我的数据库版本是Mysql 8.0本文章参考 秦路老师七周成为数据分析师 的视频，和视频中讲解的这部分内容有少许差异。这篇文章的目的是练习 怎么导入数据 以及 学习实际业务中的SQL逻辑，写出可以复
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2023-12-28 23:06:17
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这6道sql题都很好，建议都过一遍；考察知识点：回购率、复购率的理解子查询inner join重点推荐第2题，第5题，第6题理解需求、理解题意 （★★★★★）datediffceil 函数row_number() 、 子查询内容二八定律的应用复购率和回购率分析： 复购率：复购率是指重复购买的频率，用于反映用户的付费频率。复购率指的是一定时间内，消费两次以上的用户数/付费人数。 回购率：曾经购买过的
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2023-12-24 12:51:32
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天猫用户重复购买预测赛题——赛题理解 + 数据探索理论知识1. 赛题信息2. 评估指标 AUC3. 查看数据样例4. 缺失值查看5. 查看数据分布6. 探究影响复购的各种因素 理论知识双十一进行促销，商家希望知道那些用户可能会成为重复购买其店铺商品的忠诚用户，从而精准营销可以用复购率来衡量店铺的用户忠诚程度复购率 = 重复购买用户数/用户样本数量复购率= 重复购买行为次数/用户样本数量100用户
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2024-04-30 20:02:52
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最近尝试了一个数据比赛，截止2021年2月，成绩是 rank 7 / 4313文章目录1. 特征工程1.1 特征工程总览1.2 通过PySpark构造统计特征1.2.1 特征构造器的特点1.2.2 可以构造哪些统计特征1.3 通过Node2Vec构造图嵌入特征1.3.1 为什么用graph-embedding获取隐向量1.3.2 什么是Node2Vec1.4 通过Word2Vec构造词嵌入向量1.5 boruta特征筛选2. 模型训练与模型融合参考资料1. 特征工程1.1 特征工程总览图1. 本
原创
2021-08-04 10:50:02
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一、前言618期间上线一个活动项目。但上线不顺利，当天就出现了性能问题，接口超时，用户无法打开网页，最后不得的临时下线。花了三天两夜，重构了后台核心代码，才让活动进行下去。回头看了一下自己的时间记录，从5月31号那天晚上8点25分开始准备上线，发现异常，分析原因，重构代码，离开公司时已经是6月2号的23点54，经历51小时29分，中间的睡眠时间不到5个小时，这已经是爆发小宇宙了。这一波刚过去了，一
SQL如何分析用户复购？（复购率、表连接）
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2022-08-14 00:01:06
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如果在淘宝/天猫上开了网店，用户自己也有一套自己的管理平台，这时可能会考虑和淘宝进行数据对接。这就需要考虑调用阿里提供的开发接口来推送和接收数据。对接的方式有2种，一种是通过http接口，另外一种是通过阿里提供的sdk（dll)。sdk封装了调用的细节，我们只需要引用公开的方法就可以，不需要考虑内部的实现。推荐使用SDK。下面简单讲解sdk的获取和调用。淘宝开放平台API，如果是商业化应用，需要向
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2024-09-16 11:06:36
85阅读
# 如何实现复购率分析的 MySQL 数据库
**引言**
在电子商务和其他行业中，复购率是一个关键指标，反映了客户的忠诚度和产品的吸引力。复购率分析可以帮助企业更好地理解客户行为，优化销售策略。本文将介绍如何在 MySQL 中实现复购率的计算，详细分解每一步，并提供必要的代码示例和图示，帮助新手开发者理解并实现这一过程。
## 一、复购率计算的流程
在进行复购率分析之前，首先需要明确整个
原创
2024-10-22 03:27:18
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每月品牌复购率 = 某品牌本月被购买的次数 / 所有品牌本月被购买的次数。分析： 完成品牌复购率需要建立一个宽表，宽表里面包括用户信息，商品信息，以及此商品购买的个数，即一个订单，根据订单里面的商品id不同，可能有多条这样的宽表记录。 有了宽表后，再做相应的统计工作。一 用户购买商品明细表（宽表）建表语句：订单详情表数据量较大，采用分区表。drop table if exists d
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2024-01-05 22:48:38
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目录一、指标定义二、计算方法①按人数计算②按交易次数计算三、实例操作——按人数计算①SQL求解②python求解四、提升策略和方法一、指标定义 在单位时间窗口内，多次（2次及以上）消费的用户在总消费用户的占比。二、计算方法①按人数计算 所有购买过产品的顾客，以每个人为独立单位重复购买产品的次数，比如有10个客户购买了产品，5个产生了重复购买，则重复购买率为50%。②按交易次数计算 某月内，一
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2023-11-17 17:04:35
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