电子商务专业毕业论文范文：基于大数据挖掘的电商平台用户行为分析

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摘要：
本论文旨在通过大数据挖掘技术，对电商平台用户行为进行深入分析，以揭示用户在电商平台上的行为特征和规律。首先，通过收集大量用户数据，运用数据挖掘算法对用户行为进行分析，包括浏览、搜索、购买等行为。其次，结合用户行为数据和用户属性信息，探讨用户行为与用户特征之间的关联性。最后，基于分析结果，提出针对性的改进建议，以优化电商平台的用户体验和营销策略。

关键词：电子商务、大数据挖掘、用户行为分析、电商平台、用户体验

论文大纲：
一、引言
1. 研究背景
2. 研究意义
3. 研究目的和内容
二、相关理论与技术介绍
1. 电子商务发展概况
2. 大数据挖掘技术概述
3. 用户行为分析理论
三、电商平台用户行为数据收集与处理
1. 数据收集方法
2. 数据预处理
四、用户行为分析模型构建
1. 数据挖掘算法选择
2. 模型建立步骤
五、用户行为分析结果与讨论
1. 用户行为特征分析
2. 用户行为与用户特征关联性分析
六、改进建议与应用
1. 优化用户体验策略
2. 个性化推荐系统建设
七、结论与展望
1. 研究成果总结
2. 研究展望
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