电子商务大数据分析_曹杰，李树青编_9787040543926

　　《电子商务大数据分析》是教育部高等学校电子商务类专业教学指导委员会规划教材，也是“十三五”江苏省高等学校重点教材（编号：2019-2-172）。
　　《电子商务大数据分析》共分6章，主要内容包括电子商务与大数据分析导论、数据采集与预处理、轨迹大数据挖掘技术、电子商务欺诈与反欺诈、推荐系统以及案例分析。
　　《电子商务大数据分析》结构清晰，内容新颖，案例丰富，实用性强。
　　《电子商务大数据分析》可作为高等学校电子商务专业大数据分析课程教材，也可供对电子商务大数据分析感兴趣的管理人员、技术人员及研究人员阅读参考。

　　在电子商务大数据的各个应用分析领域中，人们最熟悉的就是个性化用户服务。借助海量用户访问和消费形成的大数据资源，电子商务平台可以建立“千人千面”的个性化服务模式，并实现对每一个用户的个性化导购、个性化界面呈现和商品推荐服务，最终实现电子商务平台服务变革、商家销售额增长、用户满意度提高的多赢共利局面。
　　其实，电子商务领域中的大数据分析应用远远不止这些。比如，在线上线下一体化的O2O电子商务模式中，通过轨迹大数据挖掘技术和多渠道知识融合方法，不仅可以进行室内空间建模、用户驻留点定位及行走路径推测，还可以结合用户线下行为模式及其时空特性，进行不同类型室内场景中线下行为与购买动机、购买决策、策划活动之间的关联及相互影响分析。再比如，对于以社交互动为特点的电子商务应用领域，大量的恶意买家也对整个行业生态产生了巨大的不利影响，尤其是网络水军通过发布虚假评论来影响某件商品的评论走势，最终影响用户的购买决定，为其雇主或自身带来不正当的商业利益。而借助基于评论数据识别虚假评论的半监督方法，就可以实现有效的机器识别功能。以上内容都会在本书中详细介绍。
　　同时，我们也注意到，很多读者在学习电子商务大数据分析原理和方法时，缺乏相应的实践指导，所以本书融入了大量应用案例。本书中的案例主要分为两部分：一是现代电子商务企业的真实应用案例，二是指导读者具体实践的操作案例，这些案例主要采用包括Python在内的各种常见编程语言，结合真实应用场景和分析目标，详细地介绍了相关方法的具体实现过程及其注意事项，为读者掌握相关知识提供了必要的条件。
　　本书是在作者团队多年讲授相关课程和从事相关课题研究的基础上编写而成的，同时也借鉴了国内外学者的相关研究成果。在理论阐述上力求简洁扼要、深入浅出，在应用介绍上力求清晰、详尽而有针对性。因此，本书是一本适合管理人员、技术人员、相关专业本科生及硕士生学习电子商务大数据分析的参考书。

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