第一章大數(shù)據(jù)用戶行為分析應(yīng)用概述第二章用戶行為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理第三章用戶行為數(shù)據(jù)分析方法第四章用戶行為分析應(yīng)用實(shí)踐第五章用戶行為分析應(yīng)用挑戰(zhàn)與對策第六章用戶行為分析應(yīng)用展望01第一章大數(shù)據(jù)用戶行為分析應(yīng)用概述大數(shù)據(jù)時代與用戶行為分析大數(shù)據(jù)時代背景數(shù)據(jù)總量與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比用戶行為數(shù)據(jù)占比全球數(shù)據(jù)總量與用戶行為數(shù)據(jù)占比分析電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)某電商平臺日均用戶行為日志分析行業(yè)應(yīng)用場景不同行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)分析案例數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)用戶行為數(shù)據(jù)對企業(yè)的實(shí)際價值用戶行為數(shù)據(jù)分析框架數(shù)據(jù)維度分析時間、空間、行為、屬性四維分析框架電商平臺路徑數(shù)據(jù)分析某外賣平臺用戶路徑數(shù)據(jù)分析案例技術(shù)工具應(yīng)用Hadoop+Spark+Flink技術(shù)棧應(yīng)用分析模型構(gòu)建RFM模型預(yù)測用戶生命周期價值分析框架總結(jié)四維分析框架的具體應(yīng)用場景用戶行為分析應(yīng)用場景電商平臺應(yīng)用某服飾品牌通過用戶行為優(yōu)化詳情頁設(shè)計社交平臺應(yīng)用某短視頻平臺通過用戶行為優(yōu)化內(nèi)容推薦醫(yī)療平臺應(yīng)用某醫(yī)院通過用戶行為優(yōu)化就診流程電商場景分析某電商平臺通過用戶行為分析提升轉(zhuǎn)化率社交場景分析某社交平臺通過用戶行為分析提升用戶活躍度研究創(chuàng)新點(diǎn)與目標(biāo)創(chuàng)新點(diǎn)介紹基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為序列建模方法創(chuàng)新點(diǎn)對比新模型與傳統(tǒng)LSTM模型的性能對比研究目標(biāo)用戶行為分析全鏈路系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)技術(shù)路線微服務(wù)架構(gòu)技術(shù)路線介紹研究意義研究成果對行業(yè)的影響和意義02第二章用戶行為數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理用戶行為數(shù)據(jù)采集技術(shù)前端采集技術(shù)JavaScript埋點(diǎn)技術(shù)介紹及應(yīng)用設(shè)備采集技術(shù)手機(jī)APP設(shè)備數(shù)據(jù)采集技術(shù)及應(yīng)用第三方數(shù)據(jù)整合社交平臺數(shù)據(jù)與電商數(shù)據(jù)整合方法電商平臺采集案例某電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)采集案例數(shù)據(jù)采集技術(shù)總結(jié)不同數(shù)據(jù)采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)對比數(shù)據(jù)預(yù)處理方法數(shù)據(jù)清洗方法異常行為識別與修正方法數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法用戶ID、商品ID等字段統(tǒng)一編碼數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)介紹及應(yīng)用電商平臺清洗案例某電商平臺數(shù)據(jù)清洗案例數(shù)據(jù)預(yù)處理總結(jié)不同數(shù)據(jù)預(yù)處理方法的優(yōu)缺點(diǎn)對比數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理工具采集工具介紹Selenium+Apifox+Kibana組合工具應(yīng)用預(yù)處理工具介紹Spark+Pandas+GreatExpectations工具應(yīng)用數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控工具數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控看板介紹及應(yīng)用電商平臺工具案例某電商平臺數(shù)據(jù)采集工具案例數(shù)據(jù)工具總結(jié)不同數(shù)據(jù)工具的優(yōu)缺點(diǎn)對比數(shù)據(jù)采集挑戰(zhàn)與解決方案跨平臺數(shù)據(jù)采集挑戰(zhàn)不同平臺數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、協(xié)議差異問題用戶隱私保護(hù)挑戰(zhàn)用戶隱私保護(hù)要求提高問題實(shí)時數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)實(shí)時數(shù)據(jù)處理性能瓶頸問題跨平臺數(shù)據(jù)采集解決方案數(shù)據(jù)適配器、數(shù)據(jù)字典管理平臺等解決方案用戶隱私保護(hù)解決方案差分隱私技術(shù)、用戶授權(quán)管理界面等解決方案實(shí)時數(shù)據(jù)處理解決方案流批一體架構(gòu)、邊緣計算節(jié)點(diǎn)等解決方案03第三章用戶行為數(shù)據(jù)分析方法用戶行為數(shù)據(jù)分析方法論描述性分析用戶行為數(shù)據(jù)描述性分析方法介紹診斷性分析用戶行為數(shù)據(jù)診斷性分析方法介紹預(yù)測性分析用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測性分析方法介紹電商平臺分析案例某電商平臺用戶行為分析案例數(shù)據(jù)分析方法論總結(jié)不同數(shù)據(jù)分析方法論的優(yōu)缺點(diǎn)對比常用數(shù)據(jù)分析模型聚類分析K-Means算法在用戶行為分析中的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法在用戶行為分析中的應(yīng)用序列模式挖掘序列模式挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用電商平臺分析案例某電商平臺數(shù)據(jù)分析模型案例數(shù)據(jù)分析模型總結(jié)不同數(shù)據(jù)分析模型的優(yōu)缺點(diǎn)對比數(shù)據(jù)分析工具與平臺分析工具介紹Python+SQL+Tableau組合工具應(yīng)用分析平臺介紹自研BI平臺介紹及應(yīng)用模型庫介紹算法庫介紹及應(yīng)用電商平臺工具案例某電商平臺數(shù)據(jù)分析工具案例數(shù)據(jù)分析工具總結(jié)不同數(shù)據(jù)分析工具的優(yōu)缺點(diǎn)對比分析方法優(yōu)化案例案例1：模型優(yōu)化傳統(tǒng)分類模型優(yōu)化為深度學(xué)習(xí)模型案例2：模型優(yōu)化靜態(tài)規(guī)則分析優(yōu)化為在線學(xué)習(xí)模型案例3：評估體系優(yōu)化單一指標(biāo)評估優(yōu)化為多維度指標(biāo)體系電商平臺優(yōu)化案例某電商平臺分析方法優(yōu)化案例分析方法優(yōu)化總結(jié)不同分析方法優(yōu)化的優(yōu)缺點(diǎn)對比04第四章用戶行為分析應(yīng)用實(shí)踐電商行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐場景1：個性化推薦某服飾品牌通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)個性化推薦場景2：購物流程優(yōu)化某電商平臺通過用戶行為分析優(yōu)化購物流程場景3：精準(zhǔn)營銷某跨境平臺通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷電商平臺應(yīng)用案例某電商平臺用戶行為分析應(yīng)用案例電商行業(yè)應(yīng)用總結(jié)電商行業(yè)用戶行為分析應(yīng)用總結(jié)社交行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐場景1：內(nèi)容推薦優(yōu)化某短視頻平臺通過用戶行為分析優(yōu)化內(nèi)容推薦場景2：KOL識別某社交平臺通過用戶行為分析識別KOL場景3：輿情分析某社區(qū)平臺通過用戶行為分析預(yù)測熱點(diǎn)話題社交平臺應(yīng)用案例某社交平臺用戶行為分析應(yīng)用案例社交行業(yè)應(yīng)用總結(jié)社交行業(yè)用戶行為分析應(yīng)用總結(jié)金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐場景1：反欺詐某銀行通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)反欺詐場景2：精準(zhǔn)定價某保險平臺通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定價場景3：智能投顧某理財平臺通過用戶行為分析實(shí)現(xiàn)智能投顧金融平臺應(yīng)用案例某金融平臺用戶行為分析應(yīng)用案例金融行業(yè)應(yīng)用總結(jié)金融行業(yè)用戶行為分析應(yīng)用總結(jié)行業(yè)應(yīng)用效果評估評估指標(biāo)體系用戶價值、業(yè)務(wù)效果、技術(shù)效果三維度評估體系評估方法A/B測試與多臂老虎機(jī)算法應(yīng)用評估案例某大型集團(tuán)用戶行為分析效果評估案例行業(yè)應(yīng)用效果總結(jié)行業(yè)用戶行為分析應(yīng)用效果總結(jié)05第五章用戶行為分析應(yīng)用挑戰(zhàn)與對策數(shù)據(jù)層面挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)孤島問題不同數(shù)據(jù)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)共享率低問題數(shù)據(jù)質(zhì)量問題數(shù)據(jù)錯誤率高問題實(shí)時數(shù)據(jù)處理能力不足實(shí)時數(shù)據(jù)延遲問題數(shù)據(jù)孤島解決方案數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)總線等解決方案數(shù)據(jù)質(zhì)量解決方案數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系、數(shù)據(jù)清洗工具、數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任制等解決方案實(shí)時數(shù)據(jù)處理解決方案流批一體架構(gòu)、邊緣計算節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)同步鏈路優(yōu)化等解決方案技術(shù)層面挑戰(zhàn)模型效果不穩(wěn)定模型效果在不同場景下不穩(wěn)定問題算法可解釋性差算法決策過程不可解釋問題系統(tǒng)擴(kuò)展性不足系統(tǒng)在高峰期擴(kuò)展性不足問題模型效果解決方案模型監(jiān)控體系、模型自動更新、效果補(bǔ)償機(jī)制等解決方案算法可解釋性解決方案LIME等解釋性技術(shù)、可視化解釋工具、可解釋性規(guī)范等解決方案系統(tǒng)擴(kuò)展性解決方案微服務(wù)架構(gòu)、彈性伸縮、限流熔斷機(jī)制等解決方案業(yè)務(wù)層面挑戰(zhàn)需求變更頻繁用戶行為分析需求變更頻繁問題跨部門協(xié)作困難跨部門協(xié)作困難問題效果評估困難用戶行為分析效果評估困難問題需求變更解決方案需求管理流程、敏捷開發(fā)、需求復(fù)用組件等解決方案跨部門協(xié)作解決方案跨部門溝通機(jī)制、項目協(xié)同規(guī)范、項目經(jīng)理責(zé)任制等解決方案效果評估解決方案效果評估體系、歸因分析工具、效果評估報告模板等解決方案未來發(fā)展趨勢多模態(tài)數(shù)據(jù)融合文本、語音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用因果推斷應(yīng)用因果推斷在用戶行為分析中的應(yīng)用隱私計算應(yīng)用隱私計算在用戶行為分析中的應(yīng)用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合案例某科技公司多模態(tài)數(shù)據(jù)融合案例因果推斷案例某電商平臺因果推斷應(yīng)用案例隱私計算案例某金融與某科技公司隱私計算應(yīng)用案例06第六章用戶行為分析應(yīng)用展望技術(shù)發(fā)展方向AI生成式分析AI生成式分析技術(shù)應(yīng)用知識圖譜應(yīng)用知識圖譜在用戶行為分析中的應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)數(shù)字孿生技術(shù)在用戶行為分析中的應(yīng)用AI生成式分析案例某研究機(jī)構(gòu)AI生成式分析案例知識圖譜應(yīng)用案例某電商平臺知識圖譜應(yīng)用案例數(shù)字孿生技術(shù)案例某制造企業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)案例業(yè)務(wù)發(fā)展方向用戶生命周期管理用戶生命周期管理應(yīng)用情感分析應(yīng)用情感分析在用戶行為分析中的應(yīng)用元宇宙場景拓展元宇宙場景下用戶行為分析應(yīng)用用戶生命周期管理案例某平臺用戶生命周期管理案例情感分析案例某社交平臺情感分析案例元宇宙場景案例某游戲公司元宇宙場景應(yīng)用案例倫理與治理方向透明化設(shè)計透明化設(shè)計技術(shù)應(yīng)用公平性保障公平性保障技術(shù)應(yīng)用可持續(xù)發(fā)展可持續(xù)發(fā)展技術(shù)應(yīng)用透明化設(shè)計案例某大型平臺透明化設(shè)計案例公平性保障案例某電商平臺公平性保障案例可持續(xù)發(fā)展案例某研究機(jī)構(gòu)可持續(xù)發(fā)展案例研究展望因果推斷模型因果推斷模型技術(shù)應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)在用戶行為分析中的應(yīng)用數(shù)字人交互數(shù)字人交互技術(shù)應(yīng)用因果推斷案例某高校因果推斷應(yīng)用案例聯(lián)邦學(xué)習(xí)案例某金融與某科技公司聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用案例