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电子商务大数据分析-换封面


作者:
曹杰 李树青
定价:
29.00 元
版面字数:
0千字
开本:
16开
装帧形式:
平装
版次:
1
最新版次
印刷时间:
2023年
ISBN:
978-7-04-054392-6
物料号:
54392-A0
出版时间:
2021-02-26
读者对象:
高等教育
一级分类:
管理
二级分类:
电子商务
三级分类:
电子商务

本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材(编号:2019-2-172)。本书共分6章,主要内容包括电子商务与大数据分析导论、数据采集与预处理、轨迹大数据挖掘技术、电子商务欺诈与反欺诈、推荐系统以及案例分析。本书结构清晰,内容新颖,案例丰富,实用性强。

本书可作为高等学校电子商务专业大数据分析课程教材,也可供对电子商务大数据分析感兴趣的管理人员、技术人员及研究人员阅读参考。

  • 目录
    • 前辅文
      • 第1章 电子商务与大数据分析导论
        • 1.1 电子商务的定义
          • 1.2 电子商务发展现状
            • 1.2.1 全球电子商务发展现状
              • 1.2.2 国内电子商务发展现状
              • 1.3 电子商务的主要模式
                • 1.4 电子商务的相关概念
                  • 1.4.1 电子商务构成要素
                    • 1.4.2 电子商务关联对象
                    • 1.5 电子商务发展历程
                      • 1.6 电子商务中的数据
                        • 1.7 大数据简介
                          • 1.7.1 大数据时代背景
                            • 1.7.2 大数据概念
                              • 1.7.3 大数据融合
                                • 1.7.4 大数据的分类及国内外研究现状
                                • 1.8 电子商务大数据
                                  • 1.8.1 大数据在电子商务中的应用
                                    • 1.8.2 O2O电子商务大数据的融合
                                    • 1.9 本章小结
                                      • 习题
                                      • 第2章 数据采集与预处理
                                        • 2.1 数据采集
                                          • 2.1.1 数据来源
                                            • 2.1.2 数据分类
                                              • 2.1.3 采集方式
                                                • 2.1.4 网络爬虫
                                                • 2.2 电子商务数据采集
                                                  • 2.2.1 数据来源及分类
                                                    • 2.2.2 电子商务平台数据采集
                                                      • 2.2.3 面临的问题
                                                      • 2.3 数据预处理
                                                        • 2.3.1 数据清理
                                                          • 2.3.2 数据集成
                                                            • 2.3.3 数据变换
                                                              • 2.3.4 数据归约
                                                              • 2.4 综合案例
                                                                • 2.4.1 数据获取
                                                                  • 2.4.2 数据分析
                                                                  • 2.5 本章小结
                                                                    • 习题
                                                                    • 第3章 轨迹大数据挖掘技术
                                                                      • 3.1 轨迹大数据现状与应用
                                                                        • 3.2 轨迹数据预处理技术
                                                                          • 3.2.1 噪声过滤
                                                                            • 3.2.2 驻留点检测
                                                                              • 3.2.3 轨迹压缩
                                                                                • 3.2.4 轨迹分割
                                                                                  • 3.2.5 地图匹配
                                                                                  • 3.3 轨迹模式挖掘技术
                                                                                    • 3.3.1 伴行模式
                                                                                      • 3.3.2 轨迹聚类
                                                                                        • 3.3.3 序列模式
                                                                                          • 3.3.4 周期模式
                                                                                          • 3.4 轨迹语义建模和标注
                                                                                            • 3.4.1 轨迹语义转化
                                                                                              • 3.4.2 轨迹语义标注
                                                                                              • 3.5 苏宁云商轨迹大数据实例
                                                                                                • 3.5.1 研究思路
                                                                                                  • 3.5.2 数据采集
                                                                                                    • 3.5.3 数据预处理
                                                                                                      • 3.5.4 顾客行为分析
                                                                                                      • 3.6 本章小结
                                                                                                        • 习题
                                                                                                        • 第4章 电子商务欺诈与反欺诈
                                                                                                          • 4.1 电子商务欺诈
                                                                                                            • 4.1.1 电子商务欺诈定义
                                                                                                              • 4.1.2 电子商务欺诈形成原因
                                                                                                                • 4.1.3 电子商务欺诈危害
                                                                                                                • 4.2 电子商务反欺诈
                                                                                                                  • 4.2.1 电子商务推荐系统恶意用户检测
                                                                                                                    • 4.2.2 电子商务网站恶意评论用户检测
                                                                                                                      • 4.2.3 社会化商务恶意用户检测
                                                                                                                      • 4.3 基于评论数据识别虚假评论案例
                                                                                                                        • 4.3.1 基于评论数据识别虚假评论架构
                                                                                                                          • 4.3.2 虚假评论语料库构建
                                                                                                                            • 4.3.3 虚假评论识别
                                                                                                                              • 4.3.4 基于评论数据识别虚假评论实验
                                                                                                                              • 4.4 本章小结
                                                                                                                                • 习题
                                                                                                                                • 第5章 推荐系统
                                                                                                                                  • 5.1 推荐系统简介
                                                                                                                                    • 5.1.1 什么是推荐系统
                                                                                                                                      • 5.1.2 推荐系统实验简介
                                                                                                                                      • 5.2 基于内容的推荐
                                                                                                                                        • 5.2.1 引例
                                                                                                                                          • 5.2.2 特征提取
                                                                                                                                            • 5.2.3 兴趣学习与推荐生成
                                                                                                                                              • 5.2.4 案例
                                                                                                                                              • 5.3 基于协同过滤的推荐
                                                                                                                                                • 5.3.1 引例
                                                                                                                                                  • 5.3.2 基于用户的协同过滤推荐
                                                                                                                                                    • 5.3.3 基于物品的协同过滤推荐
                                                                                                                                                      • 5.3.4 案例
                                                                                                                                                      • 5.4 基于内容的推荐与协同过滤推荐的对比
                                                                                                                                                        • 5.4.1 基于内容的推荐
                                                                                                                                                          • 5.4.2 协同过滤推荐
                                                                                                                                                          • 5.5 大数据时代的推荐系统
                                                                                                                                                            • 5.5.1 基于情境感知的推荐
                                                                                                                                                              • 5.5.2 基于用户行为的推荐
                                                                                                                                                              • 5.6 本章小结
                                                                                                                                                                • 习题
                                                                                                                                                                • 第6章 案例分析
                                                                                                                                                                  • 6.1 Python开发环境的搭建
                                                                                                                                                                    • 6.1.1 Python语言简介
                                                                                                                                                                      • 6.1.2 Python程序安装
                                                                                                                                                                        • 6.1.3 Anaconda——流行的Python数据科学版本
                                                                                                                                                                        • 6.2 Python IDE
                                                                                                                                                                          • 6.3 Python数据科学常用库简介
                                                                                                                                                                            • 6.3.1 Python库的概念简介
                                                                                                                                                                              • 6.3.2 Python第三方库的安装
                                                                                                                                                                                • 6.3.3 NumPy库
                                                                                                                                                                                  • 6.3.4 Pandas库
                                                                                                                                                                                    • 6.3.5 PyQuery库
                                                                                                                                                                                    • 6.4 Selenium工具
                                                                                                                                                                                      • 6.5 Tesseract OCR引擎
                                                                                                                                                                                        • 6.6 具体案例分析
                                                                                                                                                                                          • 6.6.1 目标
                                                                                                                                                                                            • 6.6.2 数据获取
                                                                                                                                                                                              • 6.6.3 数据处理
                                                                                                                                                                                                • 6.6.4 数据分析
                                                                                                                                                                                              • 参考文献

                                                                                                                                                                                              相关图书