京东大数据分析与创新应用-邢志峰-发布版

京东的大数据营销案例一、引言随着互联网的发展，大数据已经成为企业进行营销的重要工具之一。

京东作为中国最大的综合性电商平台之一，其大数据营销案例备受关注。

本文将深入分析京东的大数据营销案例，探讨其成功的原因以及对其他企业的启示。

二、京东的大数据优势1. 商品丰富度京东作为中国最大的综合性电商平台之一，拥有海量商品信息。

这些商品信息包括品牌、价格、品类、用户评价等多个方面，可以为企业提供更加全面和精准的用户画像。

2. 用户活跃度高京东每天都会有数百万用户在平台上进行购物和浏览。

这些用户不仅活跃度高，而且购买力强，对于企业来说是非常有价值的资源。

3. 数据收集能力强京东通过多种方式收集用户数据，包括购物行为、搜索行为、评论等多个方面。

同时，京东还与第三方数据公司合作，获取更加全面和精准的用户数据。

三、京东的大数据营销策略1. 用户画像分析京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来构建用户画像，从而更好地了解用户的需求和兴趣。

京东通过分析用户画像来制定个性化的营销策略，例如推荐商品、折扣优惠等。

2. 数据驱动的销售策略京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定销售策略。

例如，京东会对不同品类的商品进行不同的促销活动，以吸引更多的用户购买。

3. 营销活动优化京东通过数据分析来评估营销活动效果，并对营销活动进行优化。

例如，京东会根据用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定促销活动，并在活动结束后对效果进行评估和优化。

四、京东的大数据营销案例1. 618大促活动618是京东每年最大的促销活动之一。

在2019年的618大促中，京东通过数据分析来制定了一系列针对不同用户群体的促销策略。

例如，针对高端消费者，京东推出了豪华礼品盒和限量版商品；针对年轻消费者，京东推出了时尚潮流商品和限时抢购活动。

2. 金融服务营销除了电商业务，京东还拥有自己的金融服务平台。

在金融服务营销方面，京东通过数据分析来制定个性化的金融服务策略。

京东大数据平台调研1 背景及意义我国已将大数据发展确定为国家战略，强调要瞄准世界科技前沿，集中优势资源突破大数据核心技术，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。

大数据产业在国内发展得如火如荼，据统计，到 2022 年将突破万亿元。

大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。

大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变；从少数领域向众多领域渗透；从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。

目前，无论国内还是国外，大数据技术都在经历前所未有的快速演变，以满足各种应用的需求。

从国内的大数据技术和行业应用发展来看，大数据技术的基础架构技术已日趋成熟，大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现，但更多的传统企业在如何建设大数据平台，如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验，这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。

京东作为一家业内领先的互联网科技公司，完整的产业链条带来了价值可沽的海量大数据，丰富的业务场景也为技术发展提供了最佳创新土壤。

从认知、探索到今天京东技术上的百花齐放，京东经历了最为艰苦的创新和付出。

业务的复杂与多元化，数据的飞速增长，但也使得大数据平台拥有更强大的能力，形成了一套完整的技术体系和有效的数据管理方法，并在实践中得以验证和夯实。

京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据，包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。

同时，京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景，是大数据实践的最佳场所。

早在 2010 年，京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作，经过八年来的持续投入，京东大数据平台无论从规模、技术先进性，还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。

作为支撑公司数据运营的重要阵地，目前已拥有集群规模 40000+服务器，数据规模达800PB+，每日的 JOB 数100 万+，业务表900 万+，每日的离线数据日处理量30PB+，单集群规模达到7000+台，实时计算每天消费的数据记录近万亿条。

京东大数据的思考和探索作者：刘彦伟来源：《软件和集成电路》2018年第08期京东大数据平台是京东大数据业务的基础服务平台，为京东大数据业务的实现提供一站式、自助式的大数据处理全流程解决方案。

涵盖数据接入、存储、处理、分析、挖掘、可视化、机器学习等产品和服务，致力于大幅降低大数据消费门槛，帮助京东大数据业务快速落地，助力京东实践以数据为驱动的业务变革与发展。

京东在大数据方向上的思考和探索非常多，今天主要和大家分享实时数仓、存储计算分离与容器化。

我针对京东大数据的业务场景和特点，对实时数仓这个领域大概做了三个分类，即实时应用、实时分析、实时数仓。

关于实时应用，比如，实时大屏、京东聊吧等，京东内部用的实时报表，为京东的高层或京东业务人员提供决策支持类系统，就是非常典型的实时应用。

这些实时应用类业务的技术，在业内发展得比较成熟，比如Storm、Flink、SparkStreaming等的技术框架已经非常成熟，京东基于技术框架再去落地这些应用。

这些应用的特点是：门槛高。

正因为用了这些比较流行的实时计算框架，京东在数据时效性上可以达到秒级的延迟。

关于实时分析，实时分析是实时应用里一个非常典型的产品。

大家在访问京东App、京东网站时，当你浏览一些商品之后，京东能够根据你的实时浏览行为，为你推荐需要的产品，因为每个人在京东看到的商品或广告不一样。

实时主要是体现在数据时效性上，通过实时OLAP 分析平台，可以让我们的业务人员或分析师看到分钟级或秒级延迟数据。

通过技术手段提升OLAP引擎的数据时效性，从而解决实时分析对数据分析场景的支持。

实时分析的场景具有不确定性，分析人员需要获取什么样的数据相对不确定。

分析人员需要的订单类型数据可能基于地域分析，也可能基于渠道分析，也可能基于不同时间窗口分析。

总之，需求相对不确定。

数据相对确定，要么基于订单数据分析，要么基于流量数据分析。

实时分析需要研发人员和研发资源的参与，研发人员需要构建OLAP产品底层的模型，研发资源的投入永远不够。

京东智能营销策划方案设计一、背景分析随着互联网技术的发展和智能设备的普及，电商平台已成为企业开展线上交易和营销的重要渠道。

京东作为中国领先的电商平台之一，面临着日益激烈的市场竞争。

如何借助智能技术提升用户体验、增强用户黏性，成为京东智能营销策划的重要课题。

二、目标与策略1. 目标：提升用户使用京东APP的频率和用户购物满意度，并增加用户短期内的购物行为。

2. 策略：(1) 引入AI推荐系统，提升用户购物体验和个性化服务水平；(2) 设计智能营销方案，激发用户的购买欲望和消费潜力；(3) 运用大数据分析，深度了解用户需求，精准投放广告和促销活动；(4) 建立用户粘性机制，增加用户转化率和留存率。

三、具体实施方案1. 引入AI推荐系统(1) 利用人工智能技术，对用户的历史浏览、搜索和购买记录进行分析，根据用户的喜好和需求，个性化推荐商品和促销活动；(2) 设计智能推荐模块，根据用户在京东APP上的行为和偏好，推送相关商品和活动信息，提升用户购物体验和体验感；(3) 优化推荐算法，提高推荐的准确性和精准度，从而增加用户的购买意愿和转化率。

2. 设计智能营销方案(1) 制定目标用户分析，并针对不同群体的用户，设计不同的营销策略；(2) 运用情感营销策略，通过用户的购买意愿、品牌忠诚度和购物满意度，设计个性化的推荐商品和促销活动；(3) 利用折扣、满减、赠品等手段，提高用户的购买欲望和折扣敏感度，激发用户的多次购买行为。

3. 大数据分析(1) 收集用户的购买历史、浏览行为、搜索关键词等信息，建立用户行为数据库；(2) 运用大数据分析工具，对用户的行为数据进行挖掘和分析，了解用户的需求和行为习惯；(3) 根据数据分析结果，精准投放广告和促销活动，提高广告的点击率和转化率。

4. 建立用户粘性机制(1) 设计会员专属活动，提高用户的黏性和忠诚度；(2) 推出积分兑换系统，鼓励用户积极参与活动，增加用户的参与度和转化率；(3) 设计VIP会员制度，给予会员更多的优惠和特权，吸引用户成为会员并进行购物行为。

电商平台的大数据应用案例分享近年来，随着电商行业的蓬勃发展，大数据应用成为了电商平台成功的关键因素之一。

通过对用户行为、商品数据等大数据进行深度分析和挖掘，电商平台能够提供更好的个性化推荐、精确的营销策略以及高效的运营管理。

以下是几个电商平台成功应用大数据的案例分享。

一、京东：个性化推荐引领消费潮流京东作为国内领先的综合性电商平台，以其强大的技术和大数据分析能力在个性化推荐方面取得了重要突破。

通过分析用户的购物记录、浏览行为和兴趣偏好等数据，京东能够将精准的商品推荐给用户，提高用户的购物体验和转化率。

此外，京东还根据用户的地理位置、天气状况等信息进行个性化的营销策略，如在下雨天提供优惠的雨具推荐等，进一步提升用户的满意度和忠诚度。

二、阿里巴巴：精细化运营提升效率阿里巴巴作为全球电商巨头，通过对大数据进行精细化分析和挖掘，成功实现了规模化运营和用户增长。

阿里巴巴将用户行为数据与供应链数据相结合，通过预测用户需求和分析订单数据，实现了智能化的库存管理和物流配送，有效提升了运营效率和用户满意度。

此外，阿里巴巴还通过大数据分析来改善用户体验，例如基于用户搜索历史和行为模式，为用户提供更准确的搜索结果和相关推荐，提高用户的购物便利性。

三、美团点评：精准营销吸引用户美团点评作为国内领先的生活服务平台，通过大数据应用实现了精准营销，吸引了大量用户。

美团点评通过分析用户的就餐偏好、消费习惯和位置信息等数据，向用户提供个性化的餐饮推荐和优惠券，吸引用户下单并留存。

此外，美团点评还通过对商户数据的分析，提供精准的商户推荐和经营指导，帮助商家提升业绩和服务质量。

四、拼多多：社交电商大数据赋能拼多多作为一家以社交电商闻名的平台，成功借助大数据实现了用户增长和销售提升。

拼多多通过对用户社交关系和购物行为的分析，实现了社交网络的裂变效应，用户可以通过分享商品和邀请好友参与拼团获得更多优惠。

此外，拼多多还通过对用户评论和评分等数据的分析，提供给消费者更真实可信的商品信息和服务质量，增加用户的购买信任感。

数字化在现代企业营销管理创新中的运用目录一、内容综述 (2)1.1 数字化与现代企业营销管理 (2)1.2 营销管理创新的重要性 (4)二、数字化技术在营销管理中的应用 (5)2.1 数据分析与挖掘 (6)2.1.1 市场趋势分析 (7)2.1.2 消费者行为研究 (9)2.2 个性化营销 (10)2.2.1 定制化产品与服务 (10)2.2.2 针对性营销策略 (11)2.3 社交媒体营销 (12)2.3.1 微博、微信等平台的应用 (13)2.3.2 社交媒体广告投放 (14)2.4 电子商务与移动支付 (15)2.4.1 网络商店建设与管理 (17)2.4.2 移动支付解决方案 (18)三、数字化营销管理创新策略 (19)3.1 数据驱动的营销决策 (20)3.2 用户体验优化 (22)3.3 跨渠道整合营销 (23)3.4 内容营销与创意互动 (25)四、数字化营销管理面临的挑战与应对 (26)4.1 数据安全与隐私保护 (28)4.2 技术更新与迭代速度 (29)4.3 客户关系管理与维护 (30)五、数字化营销管理的未来趋势 (32)5.1 AI与大数据的深度融合 (33)5.2 5G时代的营销新机遇 (34)5.3 社交电商与直播带货的兴起 (36)六、结论 (37)6.1 数字化在现代企业营销管理中的核心地位 (38)6.2 持续创新，迎接数字化营销的未来挑战 (39)一、内容综述随着科技的飞速发展，数字化已渗透到现代企业营销管理的方方面面，成为推动营销创新的关键力量。

数字化不仅改变了企业与消费者之间的互动方式，还极大地提升了企业内部营销管理的效率和效果。

在内容综述部分，我们将探讨数字化如何助力企业实现营销管理的创新。

数字化技术如大数据分析、人工智能等为企业提供了深入洞察消费者需求和行为的数据支持，从而实现精准营销。

数字化营销工具如社交媒体、移动应用等，使企业能够以更低的成本、更高的效率与消费者建立联系。

㊀收稿日期:２０２２－０９－０７基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(１９ＪＮＱＭ２５)ꎻ广州市哲学社会科学发展 十四五 规划课题(２０２１ＧＺＹＢ１８)ꎻ深圳市哲学社会科学规划课题(ＳＺ２０２２Ｂ０１４)作者简介:景秀丽(１９７９－)ꎬ女ꎬ辽宁营口人ꎬ博士ꎬ硕士生导师ꎬ副教授ꎬ研究方向:大数据ꎬ文本处理ꎬ电子商务等.㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀㊀自然科学版第５０卷㊀第２期㊀２０２３年ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎＶｏｌ.５０㊀Ｎｏ.２㊀２０２３基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测景秀丽１ꎬ史明曦２(１.暨南大学深圳旅游学院ꎬ广东深圳５１８０５２ꎻ２.圣路易斯华盛顿大学奥林商学院ꎬ美国密苏里州圣路易斯６３１３０)摘㊀要:机器学习算法广泛应用于电商用户行为数据分析及商业预测.其中ꎬＸＧＢｏｏｓｔ算法作为一种常用的有监督机器学习算法ꎬ能够实现电商用户行为特征最优选择与行为模型构建㊁评估消费价值㊁预测重复购买行为概率㊁提高商业决策的精准性与可行性.本研究采用阿里云天池大数据竞赛 天猫复购预测 所提供的 双十一 电商购物节关联数据集中约４２万电商平台用户产生的５５００万条行为数据ꎬ基于促销活动情境完成特征构造ꎬ实现有监督分类学习.本研究实现了ＸＧＢｏｏｓｔ算法的参数优化与数据特征值处理过程优化ꎬ完成了促销活动后６个月内电商用户重复购买行为的预测模型演算.结果表明:优化后的ＸＧＢｏｏｓｔ算法能够比较精准地预测电商用户重复购买行为㊁评估在线用户潜在购买价值㊁实现精准营销以及真正促进促销活动的长期投资回报率提高.关键词:ＸＧＢｏｏｓｔ算法ꎻ集成学习ꎻ特征工程ꎻ重购预测ꎻ精准营销中图分类号:ＴＰ３９１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１０００－５８４６(２０２３)０２－０１３４－１２ＲｅｐｕｒｃｈａｓｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＥ￣ＣｏｍｍｅｒｃｅＵｓｅｒＢａｓｅｄｏｎＸＧＢｏｏｓｔＪＩＮＧＸｉｕ￣ｌｉ１ꎬＳＨＩＭｉｎｇ￣ｘｉ２(１.ＳｈｅｎｚｈｅｎＴｏｕｒｉｓｍＣｏｌｌｅｇｅꎬＪｉｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｚｈｅｎ５１８０５３ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＯｌｉｎＢｕｓｉｎｅｓｓＳｃｈｏｏｌꎬＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎＳｔ.ＬｏｕｉｓꎬＳｔ.Ｌｏｕｉｓ６３１３０ꎬＵ.Ｓ.Ａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀ＭａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｕｓｅｒｂｅｈａｖｉｏｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｐｌａｔｆｏｒｍｂｕｓｉｎｅｓｓｆｏｒｅｃａｓｔｓ.ＸＧＢｏｏｓｔｉｓａｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ.Ｉｔｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｐｒｅｃｉｓｅｕｓｅｒｓᶄｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅｌｓꎬｔｈｕｓｅｖａｌｕａｔｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｖａｌｕｅꎬａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｉｒｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙꎬａｓｗｅｌｌａｓｉｍｐｒｏｖｉｎｇｂｕｓｉｎｅｓｓｄｅｃｉｓｉｏｎｓᶄｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ.Ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈａｄｏｐｔｓｔｈｅｕｓｅｒｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｄａｔａｓｅｔｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅ ＤｏｕｂｌｅＥｌｅｖｅｎ ｓｈｏｐｐｉｎｇｅｖｅｎｔｏｆｆｅｒｅｄｂｙＡｌｉｂａｂａＴｉａｎｃｈｉꎬｗｈｉｃｈｃｏｌｌｅｃｔｓｕｐｔｏ５５ｍｉｌｌｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒａｌｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙ４２０ｔｈｏｕｓａｎｄｕｓｅｒｓꎬｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｏｍｏｔｉｏｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｃｏｎｄｕｃｔｓｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ.ＴｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｏｐｔｉｍｉｚｅｓｔｈｅＸＧＢｏｏｓｔｐａｒａｍｅｔｅｒｔｕｎｉｎｇａｎｄｆｅａｔｕｒｅ㊀㊀ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓａｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｆｏｒｓｐｅｃｉｆｉｃｕｓｅｒ￣ｓｅｌｌｅｒｐａｉｒｓｏｎａｓｉｘ￣ｍｏｎｔｈｐｅｒｉｏｄａｆｔｅｒｔｈｅｐｒｏｍｏｔｉｏｎ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍＸＧＢｏｏｓｔｃａｎｐｒｅｃｉｓｅｌｙｐｒｅｄｉｃｔＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｕｓｅｒｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｂｅｈａｖｉｏｒａｎｄｂｅｕｓｅｄｉｎｅｖａｌｕａｔｉｎｇｕｓｅｒｓᶄｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｒｅｐｕｒｃｈａｓｅꎬｉｍｐｒｏｖｉｎｇＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｐｌａｔｆｏｒｍｓᶄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍａｒｋｅｔｉｎｇａｎｄｔｒｕｌｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍＲＯＩ(ＲｅｔｕｒｎｏｎＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔ)ｏｆｐｒｏｍｏｔｉｏｎｅｖｅｎｔｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ＸＧＢｏｏｓｔꎻｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇꎻｆｅａｔｕｒｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎻｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎻｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍａｒｋｅｔｉｎｇ０㊀引言我国电子商务行业的发展历经二十多年ꎬ在线零售市场不断创新和扩展ꎬ推动了新经济业态的成长与进步.Ｓｔａｔｉｓｔａ全球统计数据库的«２０２１年电子商务报告»显示ꎬ中国是目前世界最大和渗透率最高的电子商务市场.国内各大在线零售平台发展迅速ꎬ在激烈竞争中为了吸引用户源和争夺市场份额ꎬ积极探索促销活动形式与种类ꎬ例如天猫淘宝的 双十一购物狂欢节 ㊁京东的 ６１８ 购物节等.多样化高频率的购物节给平台引流了大量新用户(促销活动中出现首次购买行为的用户)和短期高成交额.陈可旺[１]分析促销作为一种短期刺激性工具ꎬ虽然能够有效激发用户对特定商品服务进行立即购买的欲望ꎬ但是电商平台更需要锁定长期持续的有效收益.Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ等[２]提出企业重视客户留存并且开发一个新客户所需的成本是维护一个老客户所需成本的６倍.陈龙[３]研究表明电商平台及商家有必要确定哪些用户有可能转化为重复购买者ꎬ并对这些潜在忠诚用户进行精准营销ꎬ降低促销成本ꎬ提高投资回报率.蔡一凡[４]做了用户聚类和特征选择的在线购买行为研究.张李义等[５]聚焦新消费者重复购买意向的预测研究.当前对用户重复购买行为预测方法主要有两类方法ꎬ一是以Ｐａｒｅｔｏ/ＮＢＤ(Ｎｅｇａｔｉｖｅｂｉｎｏｍｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ)㊁ＭＢＧ(Ｍｏｄｉｆｉｅｄｂｅｔａｇｅｏｍｅｔｒｉｃ)/ＮＢＤ为代表的概率模型ꎬ二是以决策树㊁逻辑回归㊁ＳＶＭ(Ｓｕｐｐｏｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ)为代表的机器学习模型[６].基于海量数据的机器学习算法为电商平台精准地把握消费者偏好需求㊁预测消费者行为㊁评估客户价值提供了有效分析方法ꎬ采用数据挖掘技术能够运用多维变量进行预测ꎬ结果更加客观真实[７].电商平台用户数据对象涵盖用户信息㊁商品信息㊁商家信息ꎬ用户在网站上浏览商品时产生的一系列在线行为数据(如登录㊁点击㊁收藏㊁购买㊁评论㊁咨询客服等)ꎬ并且实时在网站日志中进行同步ꎬ构成了海量丰富的大数据集.通过对大数据集进行分析ꎬ电商平台可以提取出用户的需求㊁偏好㊁购买能力等价值信息ꎬ完成重复购买行为预测模型设计[８].消费者重复购买的预测问题转化为消费者是否将重复购买的分类问题ꎬ运用机器学习中的分类算法进行有监督训练.例如Ｒａｈｉｍ等[９]基于ＲＦＭ(Ｒｅｃｅｎｃｙꎬｆｒｅｑｕｅｎｃｙꎬｍｏｎｅｔａｒｙｖａｌｕｅ)模型研究客户重复购买行为ꎬ运用ＳＶＭ算法和决策树算法对客户进行分类ꎬ准确率超过了９７％.相比单种算法构建的预测模型ꎬ集成学习方法通过串行或并行的方式将多个弱监督模型进行组合ꎬ可以进一步提高模型预测的准确性ꎬ代表算法有随机森林算法和ＧＢＤＴ(Ｇｒａｄｉｅｎｔ￣ｂｏｏｓｔｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｓ)算法等ꎻ或运用多模型融合策略ꎬ将不同类型算法训练出的模型以Ｓｔａｃｋｉｎｇ㊁Ｖｏｔｉｎｇ㊁Ｂｌｅｎｄｉｎｇ㊁Ｒａｎｋｉｎｇ等方法进行５３１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测㊀㊀融合ꎬ提高模型的准确率和泛化能力[１０].胡晓丽等[１１]基于集成学习对用户重购行为进行预测ꎬ引入 分段下采样 的方法解决类别不平衡问题ꎬ并用Ｓｔａｃｋｉｎｇ融合了ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ㊁ＸＧＢｏｏｓｔ㊁ＬｉｇｈｔＧＢＭ构建预测模型ꎬ结果表明ꎬＳｔａｃｋｉｎｇ方法能够带来０.４％至２％的ＡＵＣ(Ａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ)提升.吕泽宇等[１２]使用了ＬｉｇｈｔＧＢＭ和ＸＧＢｏｏｓｔ两种方法构建模型ꎬ并用Ｈｙｐｅｒｏｐｔ进行参数搜索ꎬ证明该方法只需少量特征即可达到较好的预测效果.基于先进的机器学习算法ꎬ引入特征工程设计ꎬ也是数据挖掘的关键技术之一.机器学习算法用于解决多个领域多个方向问题ꎬ学习效果如何很大程度上依赖于特征工程中提取的特征是否真正贴合业务需要ꎬ这一过程需要结合许多研究领域的专家知识.文献研究发现ꎬ针对电商购物节后消费者重复购买行为预测研究不多ꎬ通过提取特征值ꎬ结合促销活动变量对消费者行为产生的特殊影响ꎬ可构建更精准的重复购买预测模型.此外ꎬ运用天猫大数据平台提供的公开数据集ꎬ针对促销前和促销中的用户短期行为等数据维度提取更加详细的特征值ꎬ运用ＸＧＢｏｏｓｔ集成学习算法构建电商购物节后新用户重复购买行为预测模型ꎬ提高预测能力.１㊀算法背景决策树算法在机器学习中常用于预测和分类ꎬ是一种有监督的机器学习方法.在数据复杂的情况下ꎬ使用单一决策树进行预测有时无法取得较好的效果.Ｋｅａｒｎｓ等[１３]认为可通过集成学习将弱学习算法提升为强学习算法.集成算法主要有Ｂａｇｇｉｎｇ和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ两类.其中Ｂｏｏｓｔｉｎｇ提升算法由Ｓｃｈａｐｉｒｅ[１４]通过构造多项式级算法ꎬ率先提出验证Ｋｅａｒｎｓ弱学习算法提升的思路ꎬ其各个相互依赖的分类器串行ꎬ根据预测能力的不同ꎬ预测函数的权重也不同.陈凯等[１５]研究表明ꎬ在训练的过程中增加对分类错误样本的学习权重ꎬ在迭代中能够不断调整和持续提高准确度ꎬ将各个基学习器进行加权集成输出最终结果.ＸＧＢｏｏｓｔ算法全称ｅＸｔｒｅｍｅＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔꎬ由Ｃｈｅｎ等[１６]在经典Ｂｏｏｓｔｉｎｇ算法ＧＢＤＴ的基础上改进提出ꎬ在计算速度上表现优秀.ＸＧＢｏｏｓｔ的核心思想是采用向前分布算法ꎬ每轮迭代产生的弱分类器都在上一轮迭代的残差基础上继续训练ꎬ通过不断减小残差来实现回归和分类ꎬ并将ＣＡＲＴ(Ｃｌａｓｓｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｔｒｅｅ)分类回归树作为基学习器.ＸＧＢｏｏｓｔ算法的目标函数由损失函数和复杂度函数相加而成ꎬ模型误差小ꎬ更加简单ꎬ可防止过拟合ꎬ使用梯度提升法可使目标函数最小化.其目标函数在经过泰勒二次展开后可以简化为Ｏｂｊ＝－１２ðＴｊ＝１Ｇｊ２Ｈｊ＋λ＋γＴ(１)式中:Ｔ为叶子节点数ꎻγ为学习率限制叶子节点个数ꎻλ为正则化参数限制叶子节点分数ꎻＧｊ为一阶导数ꎻＨｊ为二阶导数.在每棵树选择特征进行分裂时ꎬＸＧＢｏｏｓｔ使用的是贪心法ꎬ遍历特征计算每个节点的分裂收益ꎬ选择增益最大的特征进行分裂:Ｇａｉｎ＝１２ＧＬ２ＨＬ＋λ＋ＧＲ２ＨＲ＋λ－(ＧＬ＋ＧＲ)２ＨＬ＋ＨＲ＋λ[]－γ(２)即用分割后的目标函数值减去分割前的目标函数值ꎬ当增益大于γ阈值时ꎬ树才分裂ꎬ这样目标函数在优化的同时也实现了预剪枝.当数据量极大时贪心算法十分耗费内存ꎬ对此ＸＧＢｏｏｓｔ算法还提出了一种近似搜索方法ꎬ在难以精确搜索情况下运用全局近似或者局部近似选取候选分裂点ꎬ再从中选择最佳分裂点ꎬ结果同样具有准确性.通过调用Ｐｙｔｈｏｎ开发环境的ＸＧＢｏｏｓｔ工具包进行重复６３１㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２３年㊀㊀㊀㊀购买行为的预测.２㊀数据采集与分析２.１㊀数据集数据集来源于阿里云天池大数据平台 天猫复购预测大赛 的公开数据集.该数据集包含了４２４１７０名匿名用户的基本信息以及他们在 双十一购物狂欢节 前６个月以及 双十一购物狂欢节 当天的交互行为记录和购物记录ꎬ同时标记了这些用户在购物节后６个月是否有重复购买行为.数据集一共包括 用户信息表 用户行为日志表 用户－商家消费行为表 ３张数据表ꎬ提供了 用户编号 用户年龄范围 用户性别 商品编号 商品类别编号 商品品牌编号 商家编号 行为时间 行为类型 ９个属性.数据初筛发现ꎬ数据集的样本用户皆有过一次以上的购买记录ꎬ且 双十一购物狂欢节 期间都有首次进行消费的商家.用户信息表和用户行为表包含了所有样本用户的相关数据.为满足模型训练及测试的需求ꎬ天池大数据平台提供的数据集将样本用户分为数量相当的两部分ꎬ并分别归入电商用户行为模型的训练集和测试集之中.其中训练集中的ｌａｂｅｌ字段已经完成对用户的标签化ꎬ即标明用户在 双十一购物狂欢节 后是否会重复购买ꎬ用于有监督学习对模型进行分类训练ꎻ而测试集中的ｐｒｏｂ字段表示预测用户是否在促销活动后重复购买ꎬ在模型训练后对无标签对象进行预测.２.２㊀数据清洗２.２.１㊀缺失值处理原数据集用户信息表中的ａｇｅ＿ｒａｎｇｅ(用户年龄范围)字段有９２９１４条缺失值㊁ｇｅｎｄｅｒ(用户性别)字段有１０４２６条缺失值ꎬ缺失值在属性中占比较大ꎬ使用均值替换法在已有数据中寻找缺失数据的最可能值.购买同一产品的用户群体往往具有相似的年龄和性别.对应数据处理流程包括:首先ꎬ在用户信息表中获取缺失年龄或性别属性用户对应的ｕｓｅｒ＿ｉｄ(用户编号)ꎬ通过这些ｕｓｅｒ＿ｉｄ在用户行为日志表中寻找属性值缺失用户购买过的所有商品的ｉｔｅｍ＿ｉｄ(商品编号)ꎻ其次ꎬ在用户行为表中寻找购买过这些商品的其他用户的编号ꎬ通过用户信息表得到这些用户的年龄范围或性别属性ꎬ以此计算商品用户群的平均年龄范围或性别属性ꎻ最后ꎬ以所有已购商品的平均用户年龄和性别的平均值填补该用户缺失的年龄或性别属性.用户行为日志表中的ｂｒａｎｄ＿ｉｄ(商品品牌编号)字段有９１０１５个缺失值ꎬ但由于同一商家售卖同一类别的同一商品ꎬ其品牌应当是相同的ꎬ其中大部分的缺失值可以通过与ｉｔｅｍ＿ｉｄ(商品编号)ꎬｃａｔ＿ｉｄ(商品类别编号)ꎬｓｅｌｌｅｒ＿ｉｄ(商家编号)进行匹配找回.２.２.２㊀数据转换在特征构造过程中需要按照时间进行数据提取ꎬ而原字段 ｔｉｍｅ＿ｓｔａｍｐ 时间戳以ｍｍｄｄ标识ꎬ如５月１１日记为 ０５１１ 的ｓｔｒｉｎｇ类型数据ꎬ来记录用户在线行为发生时间ꎬ无法进行数学运算ꎬ因此在数据集成时对 ｔｉｍｅ＿ｓｔａｍｐ 时间戳进行转换并添加一个ｉｎｔ类型的新字段 ｄａｙ ꎬ用来表示用户在线行为发生时间在从５月１１日至１１月１１日这１８５ｄ的时间周期内所处的位置ꎬ如将 ０５１１ 转化为 １ ꎬ将 １１１１ 转化为 １８５ ꎬ这样就不必考虑每月天数之间的差异并可以按时间进行数据提取.３㊀特征工程特征工程即对原始数据进行一系列处理的工程ꎬ最大限度地提炼出特征ꎬ作为输入供模型和算７３１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测㊀㊀法使用.特征工程是对数据进行理解㊁表示和展示的过程ꎬ其在实际过程中要求尽可能地去除原始数据里的噪声ꎬ提炼出更加高效的特征以供预测模型调用解决问题.高质量特征对于提高模型的性能和精准度有很大意义.特征工程需要结合多学科知识ꎬ首先对电商用户重复购买行为的影响因素模型进行分析.用户自身属性方面ꎬ徐鹏鹏[１７]构建结构方程模型研究用户重复购买电商品牌的影响因素ꎬ认为客户的个人特征㊁质量关注㊁感知价值㊁网购依赖及购物满意度会造成影响.商品属性方面ꎬ李海霞[１８]根据环境心理学理论和社会交换理论ꎬ认为客户面对与商家在口碑㊁技术㊁人员㊁产品等服务接触时产生的刺激ꎬ会对社会关系及经济关系进行是否满意和信任的考量ꎬ从而决定是否重复购买.在用户与商家间的交互关系上ꎬ经典的ＲＦＭ模型通过客户最近一次的消费时间㊁消费频度和消费金额对客户价值进行衡量.针对电商行业特点ꎬ李敏等[１９]在ＲＦＭ模型的基础上加入客户对商品满意度和关注度的考量ꎬ构建ＲＦＭＳＡ(Ｒｅｃｅｎｃｙꎬｆｒｅｑｕｅｎｃｙꎬｍｏｎｅｔａｒｙꎬｓｔａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎꎬａｔｔｅｎｔｉｏｎ)模型对用户忠诚度进行分类.薛红松等[２０]验证了电商客户重购行为和商家商品销量和排名符合幂律分布ꎬ重购行为倾向于在一定时期内集中发生ꎬ且随着购买次数增加ꎬ重购周期将缩短ꎬ状态趋向稳定.由此可见ꎬ当前针对电商用户重复购买行为影响因素的研究ꎬ很多学者尚未将商家推广促销和电商平台购物节活动等纳入具体分析.促销刺激可以加速新用户与商家产生交互关系ꎬ也增加了对新用户价值判断的难度.对新老客户重复购买意愿的不同特点ꎬ卢美丽等[２１]考虑了购买强化效应ꎬ并验证受此影响顾客购买次数可呈幂律分布或广延指数分布ꎬ即可将客户分为易受促销影响的提升区顾客和已形成购物惯性的稳定区顾客.结合上述研究以及数据集提供的有限信息ꎬ本研究将在特征提取时构建４大类特征ꎬ即用户特征㊁商家特征㊁关系特征㊁促销特征.原数据集的可用特征维度较低ꎬ因此在提取原特征之外还需要通过对原属性进行分割和结合ꎬ构造出新的特征.商家特征考虑商家热度㊁口碑㊁产品对重复购买的影响ꎻ用户特征考虑其人口特征㊁网购依赖度㊁网购信任度㊁稳定忠诚度ꎻ交互特征考虑用户对商家的交互时间㊁交互频次ꎻ促销特征考虑商家的促销力度以及用户的价格敏感度.如图１所示.图１㊀特征工程设计３.１㊀用户特征用户特征是对用户个人属性和购物偏好的描述ꎬ包括人口特征㊁网购依赖度㊁网购信任度㊁稳定度ꎬ会对其是否重复购买造成影响.多数研究者会从原始数据集的用户信息表中提取用户人口特征数据ꎬ参照此方法ꎬ本研究基于所用数据集中的用户信息表提取用户年龄和性别数据ꎬ探究其对消费８３１㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２３年㊀㊀㊀㊀者的购买行为和购买偏好的影响作用ꎬ即将上述两类数据属性作为原特征进行提取[１４].网购依赖度则体现用户是否为电商平台的重度使用者ꎬ主要考虑其活跃度和使用深度.用户行为日志表中记录了用户在促销活动前和促销活动中的６个月内在平台内点击㊁加入购物车㊁购买收藏的行为.用户各类行为频次越高ꎬ登录天数越多ꎬ说明其对平台越忠实ꎬ具有更高的维护价值.因此可以从行为日志表统计出用户的点击总次数㊁加入购物车总次数㊁购买总次数㊁收藏总次数㊁登录总天数㊁购买总天数作为特征.另一方面ꎬ相较于只在平台购买小部分类别产品的用户ꎬ部分用户对平台使用程度更深ꎬ运用平台满足其大部分购物需求ꎬ有更高的重复购买可能性.可以据此统计用户购买类别总数㊁购买品牌总数㊁购买不同商品总数这几个特征.网购信任度代表用户对电商产品可靠性的认知以及对性价比的敏感度.一些用户属于冲动型消费者ꎬ在电商平台上查询到喜欢的商品之后无需多做了解就能提交订单ꎻ一些用户属于理智型消费者ꎬ在选购商品时习惯货比三家ꎬ争取最大可能以更优惠的价格买到性价比高的商品.通过用户行为日志表可以计算用户购买行为和非购买行为所有操作的比例ꎬ即购买行为占比和非购买行为占比ꎬ以及非购买行为的购买转化率ꎬ计算公式为用户操作行为占比＝用户某种操作行为总次数用户所有操作行为总次数(３)非购买行为转化率＝购买行为次数各种非购买行为总次数(４)用户稳定度说明用户转移购买的难易程度.电商平台产品质量相对难以直接判断ꎬ一些高稳定度用户在积攒购物经验ꎬ找到自己满意的商家后ꎬ会倾向于在该商家进行持续的购买以节省搜寻试错成本ꎬ有更高的重复购买可能性.此处重复购买者指的是在某商家购买天数超过两天的用户ꎬ可以对用户购买商家总数㊁用户重复购买次数㊁用户重复购买商家总数㊁重复购买率进行统计计算ꎬ公式如下:用户重复购买率＝所有重复购买过的商家所有购买过的商家(５)３.２㊀商家特征商家特征描述的是商家的形象和吸引力ꎬ商家的热度㊁口碑以及产品特征会对重复购买决策造成影响.商家热度反映商家的客户及潜在客户数量ꎬ商家的热度越高说明其吸引顾客完成订单的能力越强.可以构建出商家被点击总次数㊁被加入购物车总次数㊁被购买总次数㊁被收藏总次数等特征.商家口碑及其客户满意度是用户决定是否重复购买的关键因素.如果有更多用户在查看㊁加购㊁收藏商家商品ꎬ进行多重信息搜集和产品比较后ꎬ最终能够完成转化进行购买ꎬ说明商家在信誉㊁价格等方面能够让顾客信任ꎬ有较好的口碑ꎬ这也将增加再次购买的可能性.据此构造商家的点击购买转化率㊁加购购买转化率㊁收藏购买转化率.此外购买者总数和重复购买者总数也是商家口碑的一个重要考量因素ꎬ重复购买率越大ꎬ说明其客户满意度越高.可构建的特征有商家购买者总数㊁重复购买者总数㊁重复购买率.重复购买率的计算公式是重复购买率＝重复购买者总数购买者总数(６)商家产品类型和特点也会影响用户在店内重复购买的意向ꎬ商家的产品种类越丰富ꎬ越能吸引９３１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测㊀㊀用户进行搜索.因此统计出商家种类总数㊁品牌总数㊁商品总数的特征ꎬ将商家对用户吸引力进一步量化.３.３㊀交互特征交互特征描述的是每条记录中指定用户和商家之间存在的关系ꎬ关系越强ꎬ再次购买的可能性越大.关系强度可以通过最近一次交互行为的时间㊁交互频次体现.最近一次行为发生的时间越相近ꎬ说明用户近期对商家越关注ꎬ因此要计算用户最近一次与商家发生交互行为距离 双十一狂欢购物节 促销活动的天数.而用户对商品进行点击㊁加入购物车㊁收藏等操作的频次越高ꎬ说明用户对商品和商家越关注ꎬ可以构造出特定用户在特定商户中的点击总次数㊁点击总天数㊁加购商家总次数㊁收藏商家总次数等相关特征.用户单次在商家内部购买的商品数量会影响消费者与商家之间的关系深度ꎬ用户对商家内的多种不同商品有购买意向会影响未来重购行为的发生概率.从用户行为日志表中可以构造出用户在商家的购买总件数㊁购买不同商品数㊁购买品牌数㊁购买类别数等特征.３.４㊀促销特征促销帮助商家吸引了更多新用户ꎬ所以有必要针对促销构建特征帮助判断新客户重复购买的可能性ꎬ主要观察商家的促销力度及用户的价格敏感度.当商家活动力度大时ꎬ可能会导致短期购买量大涨ꎬ但在活动后一段时间内客户由于反差过大而不愿再次购买.可以通过比较商家近期关注度与长期关注度进行观察ꎬ构造商家促销月被点击次数㊁被加购次数㊁被购买次数㊁被收藏次数ꎬ促销月被点击占比㊁被加购占比㊁被购买占比㊁被收藏占比特征.当用户价格敏感度高时ꎬ在促销的驱动下可能会在短期内活跃度提高ꎬ产生更多交互记录ꎬ而促销结束后可能受价格影响不选择重复购买.对此可以在用户行为日志表中构造一些趋势特征来对用户的促销敏感度进行衡量ꎬ如促销月用户点击㊁加入购物车㊁购买㊁收藏行为的次数ꎬ以及这４种行为的次数在所有对应行为次数中的占比ꎬ即用户促销月点击占比㊁加购占比㊁购买占比㊁收藏占比.最终一共提取了３类５５个特征.促销月某行为占比＝促销月(商家受到或用户进行)某行为次数(商家受到或用户进行)某行为总次数(７)通过对数据集直接分析ꎬ构造出来的特征往往在取值范围上存在着较大的落差.如果某一特征的量级过大㊁方差过大ꎬ很有可能导致该特征在模型训练时发挥主导作用ꎬ从而使得其他特征失效.为了避免这一情况发生ꎬ在模型训练之前对特征值进行均值归一化处理ꎬ使所有特征值呈服从均值为０㊁标准差为１的标准正态分布.运用Ｐｙｔｈｏｎ中ｓｋｌｅａｒｎ包的ＳｔａｎｄａｒｄＳｃａｌｅｒ完成这一操作.４㊀模型构建训练与预测４.１㊀模型构建４.１.１㊀样本划分与比例调整通过Ｐｙｔｈｏｎ程序中的ＸＧＢｏｏｓｔ包和ｓｋｌｅａｒｎ包对预测模型进行构建与训练.运用ＸＧＢｏｏｓｔ算法进行有监督训练.阿里云天池大数据平台 天猫复购预测大赛 数据集提供了带有用户分类标签的训练表一共包含２６０８６４条数据ꎬ数据量较为充足ꎬ可以按照标准形式将样本划分为训练集和测试集ꎬ比例为７ʒ３.样本数据中的正样本ꎬ即重复购买用户样本为１５９５２条ꎬ负样本ꎬ即非重复购买用户样０４１㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２３年㊀㊀㊀㊀本为２４４９１２条.样本数量正负样本比例约为１ʒ１５ꎬ数量差距较大ꎬ存在类别不平衡的问题.严重的类别不均衡在机器学习的过程中可能会导致模型倾向样本数量多的类别ꎬ引起过拟合问题ꎬ影响模型预测结果的准确性ꎬ因此通过一定的采样策略ꎬ保证模型训练时正负样本比例协调.Ｐｙｔｈｏｎ的ＸＧＢｏｏｓｔ包为解决数据类别不均衡的问题提供了方法.如果只考虑模型的ＲＯＣ(Ｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒｔａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ)㊁ＡＵＣ㊁召回率指标ꎬ而不关心样本为某一类别的概率大小ꎬ可以通过将Ｂｏｏｓｔｅｒ参数中的 ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ 设置为数据负样本数量/正样本数量ꎬ为比例小的样本赋予更大的权重ꎬ改变样本在训练中的贡献ꎬ减弱类别数量不平衡的影响ꎬ即将 ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ 的参数值设置为１５.４.１.２㊀参数设置Ｐｙｔｈｏｎ程序中的ＸＧＢｏｏｓｔ包对学习目标参数ｅｖａｌ＿ｍｅｔｒｉｃ设置指定分类器训练情况的输出指标ꎬ再调用ｓｋｌｅａｒｎ包中的ｍｅｔｒｉｃｓ选择整个模型需要输出的评估指标.ＸＧＢｏｏｓｔ一共有通用参数㊁Ｂｏｏｓｔｅｒ参数㊁学习目标参数３类.１)通用参数对模型宏观功能进行控制.Ｂｏｏｓｔｅｒ决定的是迭代所用的模型ꎬ有树模型和线性模型ꎬ本实验使用的是树模型ｇｂｔｒｅｅ.ｓｉｌｅｎｔ决定运行时是否输出信息ꎬ默认值０输出.ｎｔｈｒｅａｄ决定运行时使用的线程数ꎬ默认值为－１ꎬ代表自动获取最大值.２)Ｂｏｏｓｔｅｒ参数用于控制每一步Ｂｏｏｓｔｅｒ(树或回归)的生成ꎬ如表１所示.ｅｔａ即学习率ꎬ决定每次迭代的收缩步长ꎬ参数值越大越难以收敛ꎬ因此将参数值设置为偏小值０.１ꎬ提升学习过程的精细化.ｍｉｎ＿ｃｈｉｌｄ＿ｗｅｉｇｈｔ为最小叶子节点样本权重和ꎬ当一个叶子节点的样本权重总和小于该参数值时则停止分裂ꎬ取值范围为[０ꎬ＋ɕ)ꎬ取值越大越保守ꎬ可以防止过拟合ꎬ默认值为１.ｍａｘ＿ｄｅｐｔｈ为树的最大深度ꎬ该值越大模型则越复杂ꎬ越容易导致过拟合ꎬ默认值为６.ｓｕｂ＿ｓａｍｐｌｅ控制构建每棵树时采用的样本比例ꎬ可以防止过拟合ꎬ取值于(０ꎬ１]之间ꎬ此处设为值０.８.ｃｏｌｓａｍｐｌｅ＿ｂｙｔｒｅｅ控制构建每棵树时随机抽取的特征占比ꎬ取值于(０ꎬ１]之间ꎬ此处设为值０.８.ｇａｍｍａ指的是节点分裂要求的最小损失函数减少值ꎬ参数越大越能避免过拟合ꎬ默认值为０.ａｌｐｈａ为控制复杂度的权重的Ｌ１正则化项ꎬ参数值越大越能避免过拟合ꎬ可以加快高维度数据的运算速度ꎬ此处设为值１.ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ可在类别样本数不平衡时加快算法收敛速度ꎬ此处设为值１５.表１㊀Ｂｏｏｓｔｅｒ参数初始值设置参数名参数值ｅｔａ０.１ｍｉｎ＿ｃｈｉｌｄ＿ｗｅｉｇｈｔ１ｇａｍｍａ０ｍａｘ＿ｄｅｐｔｈ６ｓｕｂ＿ｓａｍｐｌｅ０.８ｃｏｌｓａｍｐｌｅ＿ｂｙｔｒｅｅ０.８ａｌｐｈａ１ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ１５３)学习目标参数ꎬ确定模型学习目标.ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ确定需要被最小化的损失函数ꎬ由于研究的问题是二分类问题ꎬ并要求以概率的形式输出结果ꎬ因此将此参数设定为ｂｉｎａｒｙ:ｌｏｇｉｓｔｉｃꎬ即二分类回归.ｅｖａｌ＿ｍｅｔｒｉｃ定义的是分类器的评估指标ꎬ可以同时添加多种指标ꎬ此处添加常用的ａｕｃ㊁ｌｏｇｌｏｓｓ(负对数似然函数值)㊁ｅｒｒｏｒ(二分类错误率).ｓｅｅｄ为随机数种子ꎬ该参数值能使随机数据复现ꎬ此处设置为１００.４.２㊀模型训练４.２.１㊀初始参数训练ＸＧＢｏｏｓｔ包中的ＸＧＢｏｏｓｔ.ｔｒａｉｎ()用于对分类器进行训练ꎬ参数主要包括ｐａｒａｍｓ㊁ｄｔｒａｉｎ㊁ｎｕｍ＿ｂｏｏｓｔ＿ｒｏｕｎｄ㊁ｅｖａｌｓ＝()㊁ｅａｒｌｙ＿ｓｔｏｐｐｉｎｇ＿ｒｏｕｎｄｓ.ｄｔｒａｉｎ指的是被训练的数据.ｎｕｍ＿ｂｏｏｓｔ＿ｒｏｕｎｄ指的是１４１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测。

大数据时代京东商城营销模式创新分析作者：冯薛来源：《新经济》 2016年第16期冯薛摘要：京东商城利用大数据在营销模式上进行创新，取得初步成效的同时也面临着诸多挑战。

本文在分析京东商城营销模式创新现状的基础上对其创新营销模式中存在的问题进行探究，针对其在大数据背景下营销模式的问题，从改进大数据分析技术、增加客户线下体验环节、改进物流配送效率及创意促销的角度提出相关建议，为提升电商企大数据营销能力提供借鉴意义。

关键词：大数据营销模式创新分析京东商城一、大数据时代电商企业营销模式的变革大数据是从各个方面的数据中，快速、准确的提取出有价值的数据信息，数据具有规模较大、类型多样等特点。

在大数据背景下，企业可以通过对海量的数据分析用户信息以及客户购买行为，从而了解到客户的需求，对庞大的数据信息进行不断筛选最终引导客户购买从而达到营销的目的。

通过数据分析整合，可了解消费者的消费趋向，并且建立消费预测模型，根据预测模型在一些区域增加产品库存，这样仓库可以通过数据预测做到提前囤货，在发货高峰期提高发货效率。

同时，商家能够真正实现消费者个性化，而不仅仅像传统营销模式一样进行用户群体划分。

二、大数据时代下京东商城的营销模式（一）精准营销京东商城利用大数据对用户行为分析从而做到精准营销。

通过对用户数据的分析，了解到用户的兴趣爱好以及购物趋向，并用E—mail和短信的方式将用户感兴趣的产品推荐给他们。

精准营销最重要的是建立用户模型。

例如，根据用户的基本信息以及购买行为建立模型来分析用户的购买心理——通过分析用户首次浏览的商品和最终购买商品之间的时间段，了解到用户浏览了多少同类型的商品，根据用户在购买之前等待的时间长短进行判断。

京东商城根据用户的购买行为，可以分析出用户的购物心理，进一步得出某类商品的购买心理并贴上标签。

因此京东商城在做促销活动的时候就可以根据用户的购买心理，做到产品精准划分、客户划分从而做到精准营销。

（二）供应链优化京东的商品量非常大，京东商城的系统会根据销售情况做预测模型，在库存量达到某一个阀值时自动生成订单发给供货商。

京东的大数据分析与利用给你的启示第一，精准用户画像和个性化推荐系统。

简单来说，用户画像是京东大数据分析技术在模型塑造上的一个重要成果，他将一个消费者抽象成为一个网站的潜在客户，根据其个人资料及在京东上的浏览记录可以判定其消费倾向和兴趣爱好，再通过个性化推荐系统，让消费者看到自己中意的产品，这些都是能够促成最终购买的关键点。

例如，张晨在现场就例举了一组北京不同区域用户的购买力数据和品牌偏好：在望京地区，用户购买力指数较高，在选购电饭煲时，进口高端品牌排在首位；大兴区的黄村购买力要低于望京，用户更倾向于选择性价比高的国产品牌电饭煲。

再如，在京东打造的“智能卖场”项目中，2015年春节大促APP 首页的年货活动分会场入口、年会主会场“猜你喜欢”栏目均采用智能卖场的个性化选品和排序。

据后期统计，通过大数据个性化算法对点击和订单转化提升非常明显，转化率提升超过100%。

第二，用户购买体验的提升。

用户体验尽管“看不见摸不着”，但是却非常实在，可以做细、可以改善；同时，好的客户体验没有最好只有更好，也是电商在竞争中建立良好品牌的重磅炸弹。

这方面，京东花了不少心思做出了很大的努力，例如，遇到苹果、三星等品牌发布新的手机，很多粉丝都想马上就拿到手机，不过传统的电商购物，需要经历下单、查库存、配送员配送，最终才到用户手中，最快也需要好几个小时。

那么，京东利用大数据分析，提前把手机派送到相应的配送站，一旦用户下单，配送员就可以直接从配送站送到用户手上，近期三星S7的配送中，京东实现了最快9分钟送货的记录，这毫无疑问给用户带来了非常大的惊喜。

不仅如此，京东近期也在利用移动仓库，把商品直接提前进行部署，以方便高校的学生群体能“秒买”喜欢的商品。

提高效率降低成本，靠的是大数据如果说，京东大数据在消费者这个层面展现出来的能力只是“小试牛刀”，那么对京东内部而言，大数据的重要性就更加不言而喻了——JIMI智能机器人、减少拆单、优化配送路径乃至京东金融都受益于此，真正实现了提高运营效率，降低了成本。

京东电商网店的数据分析和营销优化方法随着互联网的迅猛发展，电商行业竞争日益激烈，京东作为中国最大的综合电商平台之一，其数据分析和营销优化是非常关键的。

本文将深入探讨京东电商网店的数据分析和营销优化方法，帮助京东电商网店实现更高的销售和市场份额。

一、数据分析方法1. 数据收集与存储京东电商网店的数据分析首先需要收集并存储相关的数据。

可以通过设置统一的数据收集渠道，包括网站访问数据、用户行为数据、销售数据等，以便后续的数据分析。

2. 数据清洗与整理收集到的数据可能存在各种噪音和冗余，需要进行数据清洗和整理。

通过数据清洗，可以去除无效数据和错误数据，确保数据的准确性和可用性。

同时，对数据进行整理和转换，以方便后续的分析和应用。

3. 数据挖掘和分析通过合适的数据挖掘和分析方法，可以从大量的数据中发现潜在的模式和规律。

可以利用数据挖掘技术，比如关联规则挖掘、聚类分析和预测模型等，帮助京东电商网店了解用户需求、产品推荐、市场趋势等，从而做出更准确的决策。

二、营销优化方法1. 个性化推荐根据数据分析的结果，京东电商网店可以采用个性化推荐的方式，为用户提供个性化的产品推荐和购物体验。

根据用户的历史购买记录、浏览行为和偏好，推荐相关的商品，提高用户的购买转化率。

2. 促销策略优化通过数据分析，可以了解不同促销策略对销售的影响，进而调整和优化促销策略。

可以根据用户的购买习惯和偏好，制定不同的促销活动，并通过不同的渠道和方式进行推广，提高销售额。

3. 用户画像分析通过对用户数据的分析，建立用户画像，包括用户的年龄、性别、地域、兴趣等信息。

基于用户画像，可以更加精准地推送相关的产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。

4. 营销效果评估通过对各种营销活动的数据分析，可以评估不同营销策略的效果。

可以分析不同渠道的流量转化率、广告投放的转化效果等指标，找到优化的空间，并进行持续的改进和优化。

总结：数据分析和营销优化对于京东电商网店来说至关重要。

收稿日期：2020-10-09作者简介：孙婷姝（1994-），女，辽宁沈阳人，硕士研究生，从事现代服务业与商品流通研究。

对于大数据最早的引用来源于Apache 的开源项目Nutch，意指需要同时进行分布式处理分析的数据集[1]。

云时代的来临标志着新一代信息技术愈加深入地渗透到各行各业的发展。

物流企业逐步实现信息化、大数据技术在物流产业的应用推进了其智能转型与产业调整的进程，智能化、自动化、可视化、网络化、可控化的智慧物流将极大赋能经济高质量发展。

一、智慧物流概念的提出与国内外发展现状（一）智慧物流概念及其提出物流活动是国民经济的重要组成部分。

物流是指物质资料等在时间空间两个层次上的状态变化的过程；智慧物流是在此基础上，利用先进的大数据信息收集、处理、流通等技术，把人员和系统更好结合起来，使物质资料的移动实现网络化、自动化、智能化、可视化、可控化的整个过程。

智慧物流的概念最早来源于2008年11月IBM 在外国关系理事会上首次提出的“智慧地球”。

2009年美国总统奥巴马公开肯定“智慧地球”思路，并将“智慧的地球”作为美国国家战略。

奥巴马总统认为，IT 产业应通过“物联网”与互联网的整合使人类的生产生活达到“智慧”状态，从而提高整个社会的生产效率，使资源配置更趋合理，资源利用更趋高效。

同年，IBM 公司提出建立一个面向未来的具有先进、互联和智能三大特征的供应链，通过感应器、RFID 标签、制动器、GPS 和其他设备及系统生成实时信息的“智慧供应链”概念，紧接着“智慧物流”的概念由此延伸而出。

智慧物流的理念顺应信息时代发展，标志着物流业未来发展趋势主要以大数据、云计算以及人工智能为技术支撑，全面优化物流的各个环节，提高各方效益，优化资源利用，通过建立智能化的管控系统，使得物流配送面向各主体，实现更加高效的深度协同，从而打造智慧化物流体系。

（二）智慧物流国内外发展现状1.国外发展状况近年来，智慧物流在美国、日本等发达国家发展较快。

京东快递智慧物流战略下的技术创新和应用京东快递作为中国领先的电商企业，近年来在智慧物流领域取得了许多突破性的技术创新和应用。

在京东快递智慧物流战略的指引下，技术创新和应用不断提升了运输效率、降低了成本、提高了客户满意度，成为京东快递可持续发展的关键因素。

首先，京东快递引入了物流大数据和人工智能技术，实现了物流过程的智能化。

通过对海量的物流数据进行分析和挖掘，京东快递能够预测货物运输路径、运输时间和库存需求，进而优化调度和运输计划。

同时，京东快递还利用人工智能技术对物流操作进行自动化处理，减少了人力成本和错误率。

例如，京东快递引入了智能机器人和自动化分拣设备，大大提高了分拣速度和准确度，为下一步的配送提供了有力的支持。

其次，京东快递利用物联网技术实现了物流过程的全程监控和追踪。

物流过程中的各个环节，例如运输车辆、仓库和包裹等，均与物联网系统连接，实时传输和共享信息。

这使得京东快递能够实时监控货物的位置、温度和状态等信息，减少货物丢失和损坏的风险，并且为客户提供准确的物流信息查询服务。

此外，京东快递还利用物联网技术优化了车辆调度和路线规划，提高了运输效率和节能减排效果。

同时，京东快递积极推广无人配送技术，提升了配送效率和便利性。

无人配送技术主要通过无人机和无人车等无人载具实现。

京东快递通过与合作伙伴共同研发和测试，已经成功实现了无人机的商业化配送服务。

通过无人机配送，京东快递能够突破地理限制，提供远程和急件配送服务，进一步缩短了配送时间。

此外，京东快递还在城市部分地区实现了无人车的自动送货，不仅提高了配送效率，还减少了交通拥堵和环境污染。

最后，京东快递还积极倡导可持续发展和绿色物流。

为了减少包装废物和物流碳排放，京东快递推广可回收包装材料和纸质快递袋，并且优化了包装设计和运输方式，减少了包裹的运输体积和重量。

此外，京东快递还利用太阳能和新能源车辆等绿色能源，降低了物流活动的碳排放。

这些举措既降低了物流成本，也减少了对环境的影响，实现了经济和环境效益的双赢。

京东大数据营销案例一、背景介绍京东作为中国最大的电商平台之一，拥有庞大的用户群体和海量的商品信息。

如何从这些数据中挖掘出有价值的信息并进行精准营销，成为了京东面临的重要问题。

二、数据收集与处理1. 数据来源：京东平台内部数据，包括用户浏览记录、购买记录、搜索记录等。

2. 数据处理：通过数据清洗、去重、归一化等方式对原始数据进行处理，以便后续分析使用。

三、用户画像建立1. 基础信息：性别、年龄、地区等2. 行为偏好：浏览商品类别、购买商品类别等3. 价值评估：用户消费金额、购买频次等四、精准营销实践1. 目标定位：根据用户画像，确定目标人群。

2. 营销策略：针对不同目标人群制定不同的营销策略。

例如：（1）针对高消费用户，推送高端品牌商品和优惠券等；（2）针对新用户，推送注册礼包和首单优惠券等；（3）针对流失用户，推送回流优惠券和个性化推荐商品等。

3. 营销效果评估：通过数据分析和实验对营销效果进行评估，不断优化营销策略。

五、案例分析以京东“618”大促为例，京东通过大数据分析和精准营销实践，取得了显著的成效。

1. 数据分析：京东通过对用户购买行为的分析，发现高消费用户对品牌、质量和服务等方面有较高要求；新用户对价格、品质和口碑等方面比较关注；流失用户则需要更多的回馈和关怀。

2. 营销策略：基于以上分析结果，京东制定了不同的营销策略。

例如：（1）针对高消费用户，推出“品牌日”活动，集中推广知名品牌商品；（2）针对新用户，推出“618新人专享”活动，提供首单优惠券和注册礼包等；（3）针对流失用户，推出“618回归计划”活动，提供回流优惠券和个性化推荐商品等。

3. 营销效果：据统计，“618”期间京东的订单量同比增长超过130%，其中高消费用户订单量增长最为明显。

同时，“618新人专享”活动吸引了大量新用户注册，流失用户的回归率也有所提高。

六、总结通过大数据分析和精准营销实践，京东成功地将海量的用户数据转化为有价值的信息，并实现了精准营销。

解密京东大数据作者：马松来源：《软件和集成电路》2016年第06期在过去一年里，整个零售业的增长速度有些放缓。

但在同行业里，京东商城交易的增长速度还是非常快，去年交易额达到4600亿元，员工也达到了10万人，活跃用户达到1.5亿。

从去年一直到今年，我们发现零售业有很多改变的现象，线下的零售已经逐步都走到了线上，线上的零售电商在做O2O的同时也拼命往线下挤，所以电商逐步会变成过去时。

我相信“互联网+”也会消失，因为最终会回归本质；零售也是一样，这个行业也会回归它的本质。

我们发现去年O2O洗牌，大量的O2O公司消失，这些现象都是这个过程中的一个环节。

成功的秘诀：巧用大数据京东是如何在电商这个领域中，利用大数据、利用技术，来成就京东商城零售的高速增长的呢？先看一下京东到底是一个什么企业，到底是零售业还是技术行业，还是数据行业的公司。

我们技术人员认为，京东更像是一家技术公司。

2015年我们的技术人员已经超过了5000人，在技术方面，我们的投入非常大。

我们在技术方面用了大量的开源，是分享透明的，我们也是开源技术的积极应用者、推动者。

在开源的基础上，京东也有自己的技术体系。

我们在去年“双十一”当天，定单超过了3200万，增比是130%，移动端下单量达到74%，这是去年“双十一”那一天的规模。

对于巨大的压力，我们怎么能够做到这些呢？其实整个过程还是依靠数据。

通过弹性虚拟机应对能力，包括交易数据，我们以大数据为基础在多地部署。

因为我们分布式的交易体系，是能够控制的，可以确保我们的交易不会停摆。

京东实际上是利用了大数据的能力，将各环节打通，一方面提升用户体验，同时降低整个供应链的成本，提升效率，使得整个前端用户到服务层，包括所有画像，包括小区画像、用户画像、商家画像，通过数据能力让整个过程联动起来，增加我们的销售，提高我们的生产力。

我们的个性化推荐系统，实际上是根据不同的用户，在不同的环境下，根据画像来做个性化的推荐。