原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(天池大型网络电商数据集(2018年11月12日更新))

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合(天池大型网络电商数据集(2018年11月12日更新))

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,在线压缩、在线群发、内容监测。

　　一、背景：近年来随着电商的快速发展，在线购物已经是一种现代化的购物形式，在上你几乎想买到的任何东西都有销售。随着购物的热潮持续升温，数据就成为了业务部门关注的重点，对于分析师和业务部门来说，数据有着越来越大的意义。虽然我们数据还在不断的增加，但我们所能够拿到的数据已经无法满足业务需求，数据来源也越来越多，什么行业的，消费者人群，什么级别的，甚至什么时间、什么地点，数据量越来越多，这些对我们进行数据分析将会提出更多挑战。

　　以一个简单的例子，消费者有去年的生活和交通数据，但是业务部门并不会告诉你这些数据，这些数据还不是特别详细，你也不清楚这些数据的关系，这时候就需要我们自己去想办法去获取这些数据。针对这些问题，我们就需要做出一套完整的数据分析方案，一套全面的数据分析方案。

　　二、数据来源：在线购物(没有pc)首先我们从阿里云天池的官网上获取，天池大型网络电商数据集(2018年11月12日更新)该数据集包含2万条记录，22个字段，字段名为user_id:用户idauction_id:购买行为编号cat_id:商品种类idcat1:商品属于哪个类别property:商品属性buy_mount:购买数量day:购买时间该数据集有着108个字段，其中auction_id是唯一的有效字段，每一行记录中包含1条用户对商品的购买行为记录，用户id、商品id和商品属性都被作为字段描述，他们之间用\**/表示。

　　三、业务分析：对表lucidcount进行业务分析(lucidcount中只包含有效用户，所以相同的用户数据可以用在不同的表格中)字段解析：此数据集的字段非常的少，那么我们首先要做的就是对它进行分析，进而了解这个分析背后的意义。1.针对评论数量字段的分析表：lucidcount数据集中有很多字段，从用户角度分析就是，商品的评论数量和销量，电商评论又分为5个子集(在当前数据集中)：用户评论的评分/好评/差评/中评/差评之和/feedback_to_store的评分/是否与在线购物网站合作，用户喜欢在网站上购买哪种商品，等。

　　从商品角度看，商品的销量，以及商品类目，是其中最重要的两个参数。从用户角度看，用户的评论就是评论的数量和相应的商品，这两个角度所指的关系，应该是递增的关系，用户相应的商品，在购买相应商品时，相应评论出现的频率越多，该商品相应的销量越高。用户评论对购买商品和商品评分的影响：评论对商品来说，直接影响用户的购买意向和选择，对商品来说，则直接影响用户的。