用户特征分析

根据不同的用户制定不同的操作策略

比如新用户:可以采取拉新策略，多发红包，引导注册下载APP以及订购老用户：了解老用户的需求，提高老用户的服务质量，做更多的活动

用户预测模型用户流失预警模型：在用户流失预测前，恢复用户付费预测模型：根据付费用户的一些特点，建立付费预测模型，给用户7天免费体验，努力成为付费用户更新预测模型：为付费用户建立模型，预测更新概率，提高更新转化率

用户路径分析优化产品用户群

交叉销售针对客户，一方面防止损失（用户损失预警模型），另一方面让客户消费更多（交叉销售模型），找到客户最有可能购买的商品，捆绑销售（购物篮分析）

卖家分层

对卖家进行分层，方便了解到平台卖家的情况

买家分层

与用户特征分析用户特征分析

付费用户分层

对付费用户进行分层，对不同用户采取不同的策略

基于内容的推荐模型

关联规则模型：Apriori算法

协同过滤算法：基于启发式协同过滤算法和基于模型的协同过滤算法

基于启发式协同过滤算法：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤算法

基于用户的协同过滤：

根据A寻找用户历史行为信息A根据相似用户对商品的评价信息预测用户相似的用户(计算相似系数)A用户对商品的评价信息(预测)

算法层面：

收集用户评分数据矩阵R根据相似度函数计算用户之间的相似度R以及用户可能喜欢的用户相似性预测item

具体步骤：

背景：预测用户C找到对商品4打得太多的用户来计算这些人和用户C找出相似度最高的用户，预测用户C对商品4的评分