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本案例为《金融数据挖掘与分析》课程中的实验教学案例。通过实验分析和案例讨论研究某电商平台的商品交易总额优化问题。具体而言,构建包括用户基本信息和衍生信息的用户特征群,并通过对独立访客数和用户下单过程转化率进行特征分析,制定合适运营策略,并关注具备特定消费特征的群体。通过结合不同模型的预测结果与实际情况构造了模型评价指标。基于实验结果,解释分析,最后确定用户是否下单的最佳预测方案。结论指出,点击量、用户年龄、广告来源、市场等级等因素对电商用户的转化行为有显著影响。并由此提出针对性的营销策略建议,包括优化商品结构、创新营销玩法、提升用户体验等,以吸引新用户并提高现有用户的转化率,从而提升电商平台的整体商品交易总额。此过程中,通过不断改写代码,完善实验结果,将理论与实际相结合,为相关电商平台提供一个完善、全面的用户下单预测方案,达到优化商品交易总额的目标。
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