Data Jungler

業務問題與目的 一家名為 HikeSports 的專售徒步旅行運動用品的虛構公司，將啟動一個新的零售業務，計劃在線電子商務平臺上銷售徒步旅行相關的商品。管理層的計劃是戰略式進入市場，爭取更多的市場份額。 希望透過瞭解客戶對徒步旅行相關商品的反饋的市場趨勢，並開發一個推薦系統，根據使用者喜好和購買歷史記錄，將最合適的商品推送給我們的使用者。 俗話有云：萬事起頭難。 HikeSports 現在面臨的一個障礙是，由於 HikeSports 剛剛開始他們的零售業務，在平臺中成功完成的交易很少，因此存儲的數據量也很少，因此很難構建一個 D ata Science 的 解決方案。幸好， Amazon.com ，美國著名的電子商務平臺正在銷售數千種登山產品，產生無數的交易。客戶更主動對自己購買的產品的留下評。為了進一步了解我們的目標客戶群的行為，通過 W eb scraping 收集頂級相關意見和相應的產品和客戶。通過利用這些數據，我們可以總結客戶們的評論，以瞭解市場需求及其趨勢，並開發推薦引擎。 A s is – 客戶旅程 在目前的在線平台設計中，這裡包括客戶旅程、認知、參與和交易三個階段。對於使用者，他或她登錄到在線商店與認證和搜索他們想要的產品性質，最後可能會找到感興趣的一個。如果用戶沒有退學，他 / 她開始查看其詳細資訊，與備選方案進行比較，並選擇一些放入購物車或標記為 " 最愛 " 。一旦使用者確認訂單， H     ikeSports 將 相應地與他們執行交易和物流安排，這是生命週期的結束。 To be – 客戶旅程 當前行動或網頁介面僅允許使用者根據產品性質來搜索商品。為了增強客戶旅程的更好體驗，建議 在 使用者瀏覽線上平台 添加一個新的 頁面，讓他們利用主題或者是潮流來搜索感興趣的 。 首先，假設我們知道有 k 個主題代表客戶在徒步旅行過程中的行為趨勢，每個產品的主題可以通過構建的 Topic Model 來識別。 使用者特別是初心者，沒有太多裝備，但喜歡探索不同類型的產品，他們可以根據預先設定好的主題，例如，露營、夜間活動等，來找想買的。 如我們所知，大多數客戶傾向於比較類似的，以便他們可以選擇正確的商品。然後選擇最喜歡的放到購物車或進一步付款。此時， HikeSpo...