以淘宝、京东和拼多多为典型的用户+商品消费场景，是国内用户量最多的业务场景，也是产生利润最多的业务场景。在这其中，客户拥有最大的自主权，如何有效地加以利用或辨别客户在行为之下产生的大量数据，成为了电商能否实现经济利益最大化的挑战之一。
一份好的用户画像，可以极大地帮助你解决问题。例如，你可以从用户浏览不同商品个数的基尼指数、用户浏览最多的品牌的转化率、用户最后一次操作类型等等几个方向面入手，不仅可以清晰地了解客户所求与消费决策，帮助改善业务和用户体验，还可以在另一方面做到用户留存，提高平台收益。
但是，目前电商们常常为了已有数据或是计划想要收集多少数据感到头疼，所以大多数情况下大家选择了依靠直觉来代替数据来做决策。
其实，用户行为预测虽然看起来麻烦，但你如果找准了需要的方向，从基础入手，再深入实践，问题就会迎刃而解。
正好，推荐你一门公开课，由具有5年数据挖掘和机器学习项目经验的Mozak老师为大家带来《电商用户行为序列建模》课程——
从电商黄金链路介绍出发，剖析电商漏斗模型的构建，最后详细讲解基于机器学习与深度学习的用户购买行为预测。
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本次授课老师拥有5年数据挖掘和机器学习项目经验、Github Star 2k+，主导过多个AI项目，十分擅长数据挖掘和深度学习模型优化。
他将从电商用户行为开始讲解，并进行漏斗分析实践，然后介绍用户购买行为预测业务，同时进行建模训练，更够有效地帮助你——
1、认识Pandas数据分析
2、学习漏斗模型搭建
3、学习用户购买行为预测模型
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电商用户预测
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