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