1. 项目描述：根据家具电商网站Castlery提供的用户行为数据，在麦肯锡导师的指导之下对数据进行挖掘，从而进行用户画像细分，并推断出能够提升用户转化率及下单金额的方法2. 数据预处理&探索性分析：对JSON数据文件进行数据提取，基于用户转化率及订单金额对用户不同页面停留时间、导流平台等进行相关性分析并进行特征工程，最终使用K-Means，层次聚类和DBSCAN聚类算法得出用户画像细分结果3. 模型搭建&数据报告：搭建模型对下单用户和不下单用户进行分类预测，以及对下单用户的订单金额进行回归预测，并基于XGBOOST,DNN,随机森林等模型，通过超参数调整使得R2分数提高到75%，最终生成数据分析报告交付客户查看全文
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