電子商務大數(shù)據(jù)分析

第1章 電子商務與大數(shù)據(jù)分析導論
1．1 電子商務的定義
1．2 電子商務發(fā)展現(xiàn)狀
1．2．1 全球電子商務發(fā)展現(xiàn)狀
1．2．2 國內(nèi)電子商務發(fā)展現(xiàn)狀
1．3 電子商務的主要模式
1．4 電子商務的相關(guān)概念
1．4．1 電子商務構(gòu)成要素
1．4．2 電子商務關(guān)聯(lián)對象
1．5 電子商務發(fā)展歷程
1．6 電子商務中的數(shù)據(jù)
1．7 大數(shù)據(jù)簡介
1．7．1 大數(shù)據(jù)時代背景
1．7．2 大數(shù)據(jù)概念
1．7．3 大數(shù)據(jù)融合
1．7．4 大數(shù)據(jù)的分類及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．8 電子商務大數(shù)據(jù)
1．8．1 大數(shù)據(jù)在電子商務中的應用
1．8．2 O2O電子商務大數(shù)據(jù)的融合
1．9 本章小結(jié)
習題

第2章 數(shù)據(jù)采集與預處理
2．1 數(shù)據(jù)采集
2．1．1 數(shù)據(jù)來源
2．1．2 數(shù)據(jù)分類
2．1．3 采集方式
2．1．4 網(wǎng)絡爬蟲
2．2 電子商務數(shù)據(jù)采集
2．2．1 數(shù)據(jù)來源及分類
2．2．2 電子商務平臺數(shù)據(jù)采集
2．2．3 面臨的問題
2．3 數(shù)據(jù)預處理
2．3．1 數(shù)據(jù)清理
2．3．2 數(shù)據(jù)集成
2．3．3 數(shù)據(jù)變換
2．3．4 數(shù)據(jù)歸約
2．4 綜合案例
2．4．1 數(shù)據(jù)獲取
2．4．2 數(shù)據(jù)分析
2．5 本章小結(jié)
習題

第3章 軌跡大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
3．1 軌跡大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與應用
3．2 軌跡數(shù)據(jù)預處理技術(shù)
3．2．1 噪聲過濾
3．2．2 駐留點檢測
3．2．3 軌跡壓縮
3．2．4 軌跡分割
3．2．5 地圖匹配
3．3 軌跡模式挖掘技術(shù)
3．3．1 伴行模式
3．3．2 軌跡聚類
3．3．3 序列模式
3．3．4 周期模式
3．4 軌跡語義建模和標注
3．4．1 軌跡語義轉(zhuǎn)化
3．4．2 軌跡語義標注
3．5 蘇寧云商軌跡大數(shù)據(jù)實例
3．5．1 研究思路
3．5．2 數(shù)據(jù)采集
3．5．3 數(shù)據(jù)預處理
3．5．4 顧客行為分析
3．6 本章小結(jié)
習題

第4章 電子商務欺詐與反欺詐
4．1 電子商務欺詐
4．1．1 電子商務欺詐定義
4．1．2 電子商務欺詐形成原因
4．1．3 電子商務欺詐危害
4．2 電子商務反欺詐
4．2．1 電子商務推薦系統(tǒng)惡意用戶檢測
4．2．2 電子商務網(wǎng)站惡意評論用戶檢測
4．2．3 社會化商務惡意用戶檢測
4．3 基于評論數(shù)據(jù)識別虛假評論案例
4．3．1 基于評論數(shù)據(jù)識別虛假評論架構(gòu)
4．3．2 虛假評論語料庫構(gòu)建
4．3．3 虛假評論識別
4．3．4 基于評論數(shù)據(jù)識別虛假評論實驗
4．4 本章小結(jié)
習題

第5章 推薦系統(tǒng)
5．1 推薦系統(tǒng)簡介
5．1．1 什么是推薦系統(tǒng)
5．1．2 推薦系統(tǒng)實驗簡介
5．2 基于內(nèi)容的推薦
5．2．1 引例
5．2．2 特征提取
5．2．3 興趣學習與推薦生成
5．2．4 案例
5．3 基于協(xié)同過濾的推薦
5．3．1 引例
5．3．2 基于用戶的協(xié)同過濾推薦
5．3．3 基于物品的協(xié)同過濾推薦
5．3．4 案例
5．4 基于內(nèi)容的推薦與協(xié)同過濾推薦的對比
5．4．1 基于內(nèi)容的推薦
5．4．2 協(xié)同過濾推薦
5．5 大數(shù)據(jù)時代的推薦系統(tǒng)
5．5．1 基于情境感知的推薦
5．5．2 基于用戶行為的推薦
5．6 本章小結(jié)
習題

第6章 案例分析
6．1 Python開發(fā)環(huán)境的搭建
6．1．1 Python語言簡介
6．1．2 Python程序安裝
6．1．3 Anaconda——流行的Python數(shù)據(jù)科學版本
6．2 PythonIDE
6．3 Python數(shù)據(jù)科學常用庫簡介
6．3．1 Python庫的概念簡介
6．3．2 Python第三方庫的安裝
6．3．3 NumPy庫
6．3．4 Pandas庫
6．3．5 PyQuery庫
6．4 Selenium工具
6．5 TesseractOCR引擎
6．6 具體案例分析
6．6．1 目標
6．6．2 數(shù)據(jù)獲取
6．6．3 數(shù)據(jù)處理
6．6．4 數(shù)據(jù)分析

參考文獻