本文是「大型网站技术架构 - 核心原理与案例分析」 第 12 章的学习笔记，感兴趣的朋友可以去购买
挂掉电话后，很快就收到了对方发来的微信号，加了后我发了我的支付宝账户过去。2分钟后电话再次打来。
京东商城通过深度分析8000多万用户的真实购买行为，通过一系列的数据，揭秘网购群体的购物习惯。其中有不少统计是非常有趣的。...上海人最能“装” 广西人最爱“攒” 其实，人们消费行为的背后往往揭示着人物性格。京东商城数聚汇“崇尚科技”数据显示，选购iphone手机的用户最冲动，选购塞班手机的用户偏理性。...而女性用户比较追求生活细节，在网购时也会偏爱购买零食，100位网购果蔬消毒机的女性中就有34位购买了黄飞鸿花生。...小结： 通过一组组趣味十足的数据对比，京东商城全景呈现了8000多万网购人群的购物习惯和生活喜好，数据背后反应的地区差异和男女差异既妙趣横生又兼具消费指导性。...同时，如此精准的分析也体现了京东商城在数据挖掘方面的实力，也有利于京东商城在新的一年推出更多创新的营销方式和更优质的服务，未来京东网购将变得更加简单、快乐。
3 热门口罩材质褒贬不一 看完了价格和材质，网购经验丰富的小伙伴们一定不会忘了看看评价情况。 图表3 在防汽车尾气功能的口罩中，评分较低的脱脂棉材质数量最多，无纺布的评价差异小且高。
相信很多人都曾面临过自己的订单信息泄露引起的诈骗或者骚扰电话、典型的机票改签骗局、订单退款骗局等等。每次大家都很愤怒的认为电商平台在出卖自己的信息，然而事实上是...
过去不久的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。
电子邮件对于国外本土消费者和我国海购党来说是主要的信息传递和确认渠道，在购物季用户的邮箱常常塞满了各种确认函、活动邀请、发货清单或者通知之类的主题邮件，网络犯罪分子正是利用这一点，采用长得很像的电子邮件地址或者直接伪造大大品牌客服邮箱来群发假冒上述主题的邮件...点击其中附件将下载包含恶意Office宏代码的Word，然后用户打开该文档是就会将Geodo/Emotet网银木马释放到本地，或者让受害者接受退款、进行支付等。
早年中国电商触及大众，对市场人群极为模糊，在中国真正没有或缺乏网购模式的年代，最先接触互联网、使用互联网的人群，便是网购的直接用户群。...据悉，现今电商平台如聚美、唯品会、天猫等，在节日、品牌日大促期间，宁愿自己倒贴为大牌做减价活动，“以次充好”已逐渐淡出网购环节，中国电商人稳定+调整的10多年进击行为，被拼多多的低线水准迅速打回初级形态...作为网购10余年的资深用户，笔者用了近1年的时间跟家长普及如何鉴别假货，如何选择物美价廉，如何在网购中淘到真正的“好”东西。拼多多的出现，让我输到“兵挫地削”，一败涂地。...只是嫁接在微信平台，拥有众多综艺明星陪同打广告的时候，那些刚开始选择相信网购的人，真的信了。 ...认定事实，尊重事实，顺从事实，是企业主基本的责任和义务，在此，我不对拼多多做任何的祝福，只希望中国网购的后起之秀千万别以其为楷模，丢掉收益初心，和底线决裂。
复购率计算方式：在自然月内，购买多次的用户在总消费人数中的占比（若客户在同一天消费了多次，也称之复购用户）。...user_repurchase_rate.columns) purchase_return = user_repurchase_rate.apply(back_purchase, axis=1) 复购率与回购率的可视化...') plt.legend() plt.ylabel('百分比(%)') plt.title('用户复购率与回购率对比图') plt.plot(purchase_return.sum(), label...='回购人数') plt.plot(user_repurchase_rate.sum(), label='复购人数') plt.legend() plt.ylabel('百分比(%)') plt.xlabel...5、新客户的复购率约为12%，老客户的复购率在20%左右；新客户的回购率在15%左右，老客户的回购率在30%左右，需要营销策略积极引导其再次消费及持续消费。
例如，目前最为普遍的网购行为：对于用户来说，参考评论可以做出更优的购买决策；对于商家来说，对商品评论按照情感倾向进行分类，并通过文本聚类得到普遍提及的商品优缺点，可以进一步改良产品。 ?...差评：不多说 上当 差差 刚用 服务差 一点也不 不要 简直 还是去 实体店 大家 保证 不肯 生气 开发票 磨损 后悔 印记 网 什么破 烂烂 左边 失效 太 骗 掉价 走下坡路 不说了 彻底 三星手机
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。
网购诈骗的套路也会“与时俱进” 因为一直以来在我眼中，女朋友都是比较聪明机灵的，处事比较理性，一般的诈骗套路她连理都不带理的直接忽略，究竟是哪路神仙从她手上诈走这2000元呢？...在听她讲述完之后，我竟然惊讶的发现是跟我四年前遭遇的网购诈骗套路几乎如出一辙，我坚信很多人见过或者真实经历过这种套路。 当初，我还是个单纯（chǔn）的小男生，对这大千网络世界充满了迷恋。...而至于骗子是如何知道网购平台订单信息的，这已经是存在已久的问题，究竟是谁的责任，淘宝店家？账号被钓鱼？好像至今是个说不清的问题。...警惕网购诈骗的建议，欢迎各位补充 最后，我也相结合自己经历的这两次诈骗经历给出一些建议： 1.无论是哪个平台基本不会出现订单异常的情况，要求提供银行卡支付密码以及银行短信验证码的200%是骗子； 2.银行转帐支持...24小时内撤销的仅仅是通过ATM机取到转账，而手机银行实施转账时不支持撤销的； 3.接到普通手机号来电自称某官方客服的请直接挂电话； 4.关于网购订单的情况，一定在官方渠道跟卖家沟通核实； 5.访问网站填写私密信息操作请务必确认网址
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。...事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。
借用一位房产中介的话来说：租房平台的科技内卷越来越激烈，直接将租房市场“卷”进了网购时代。...01 一个“古典”词汇的背后 早在1997年的时候，王峻涛就写出了国内第一个电子商务网页，“网购”可以说是妥妥的古典互联网词汇。...确切地说，租房的“网购”化和行业的内卷不无关系。以往互联网对租房市场的改造，只解决了一部分问题，对一些盘根错节的问题选择了绕过。...或许“网购”在不少人的认知里早已司空见惯，可站在租房行业的立场上，一场足以左右行业命运的转折正在发生。 02 被选择性遗忘的房东 为何租房行业的“网购”时代来得这么晚？...何况房东端的线上化难度远高度租客端，涉及到专业的技术服务和庞大的后台运营，也是“网购”时代迟到的直接诱因。
事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这正是虚假评论的温床。
（循环购与共享购模式）最近很多人问，因为涉及多个模块和复杂的业务逻辑。下面我提供一个简化的示例框架，以帮助大家理解如何开始实现这些模式。请注意，这只是一个起点，你需要根据具体需求进行扩展和修改。
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28岁的小王是名大厂程序员，工作之后他的头发就变得越来越稀疏。 在尝试各种生发方法无果后，小王在刷社交网站时发现某品牌生发丸好评颇多，便立即下单。 可服药3周后...
指标介绍 （1）ID号：购网网站上的网购客户ID ； （2）平均购物额度：网购客户平均的网购服务的金额； （3）购物总次数：网购客户的每个月购物次数； （4）交易成功次数：网购客户的交易成功次数； （5...）信用等级：网购客户的购物信用等级； （6）购物积分：网购客户购物的积分； （7）Pincome：个人年收入（万元） （8）Hincome：家庭年收入（万元） （9）Age：年龄 （10）Gender：...模型的实际应用 研究数据说明 本文数据来源于平台后台数据库中历史交易信息，包括网购相关信息以及网购用户信息等。 经过数据筛选梳理，最终研究的样本包括999条网购列表。...其中，248审核未通过的有条；209条是网购放弃；542条成功网购，169条已还完网购。成功交易总额达3090.93万元。...， 房屋面积越大，网购次数越高，由此可见，房屋、网购、是否有小孩、网购成功次数这几个变量关联度较高，可以对这些用户进行广告策略投放，从而增加用户网购的成功率。
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。...order_product','order_amount']].sum() .plot.scatter(x="order_product",y="order_amount") ) 4.单个用户的消费行为...5.复购率分析 复购率定义：在一个月内消费次数2次及以上的用户所占的比例。...首先通过透视表pivot_table统计每个用户各月的消费次数，然后加工出复购的标识，将每月消费次数2次以上的记为1，一次的记为0，没有消费的记为NaN。...aggfunc="count").fillna(0) pct = pc.applymap(lambda x:1 if x>=2 else np.NAN if x==0 else 0) # 按月统计复购率
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