Исследование данных в электронной коммерции с применением регрессионного анализа и рекомендательных систем. Цель - понять поведение потребителей. Проблема - неэффективное использование данных. Научная новизна - применение методов в электронной коммерции.
Название: «Анализ данных в электронной коммерции с использованием методов регрессионного анализа и рекомендательных систем.»
Тип: Реферат
Объект исследования: Данные в электронной коммерции
Предмет исследования: Методы регрессионного анализа и рекомендательные системы
Методы исследования: Регрессионный анализ, анализ данных, рекомендательные системы
Научная новизна: Применение методов регрессионного анализа и рекомендательных систем в электронной коммерции
Цель проекта: Исследовать влияние различных факторов на поведение потребителей в электронной коммерции
Проблема: Недостаточное понимание предпочтений потребителей и неэффективное использование данных в электронной коммерции
Целевая аудитория: Специалисты по анализу данных, исследователи в области электронной коммерции
Задачи проекта: Собрать и проанализировать данные электронной коммерции, применить методы регрессионного анализа и рекомендательные системы для выявления закономерностей и предложения персонализированных рекомендаций.
Содержание
- Регрессионный анализ
- Рекомендательные системы
- Применение методов в электронной коммерции
- Источники данных
- Типы данных
- Методы обработки
- Построение моделей
- Оценка влияния факторов
- Интерпретация результатов
- Алгоритмы рекомендаций
- Применение в практике
- Эффективность подхода