项目P07：淘宝百万级用户行为分析（年度复盘）¶
⚠️ 项目状态: 规划中（未实现）
📋 项目概述¶
本项目将分析淘宝平台百万级用户的行为数据，完成年度运营数据复盘，为下一年的运营策略提供数据支持。
项目目标¶
- 用户行为分析：分析用户浏览、收藏、加购、购买等行为漏斗
- 转化率优化：识别转化瓶颈，提供优化建议
- 用户分群：基于 RFM 和行为特征进行用户细分
- 商品推荐：构建基于用户行为的协同过滤推荐系统
数据规模¶
- 用户数：100 万+
- 行为记录：1000 万+ 条
- 时间跨度：2024 年全年
- 行为类型：浏览(pv)、收藏(fav)、加购(cart)、购买(buy)
🎯 学习要点¶
- 大数据处理：使用 Pandas 高效处理百万级数据
- 漏斗分析：计算各环节转化率
- 协同过滤：ItemCF/UserCF 推荐算法
- 数据可视化：年度运营报告仪表盘
💡 技术亮点¶
- 内存优化技巧（数据类型优化、分块读取）
- 向量化计算加速
- 稀疏矩阵处理
📚 相关项目¶
- P02：服装零售分析 - 电商分析基础
- P04：通讯客户响应 - RFM 分析应用
- 阶段3概述
项目状态: 预计在 v1.0.0 版本实现 | 查看开发计划