分类与回归分析在电子商务中的应用与价值探讨

# 分类与回归分析
## 数据挖掘
### 监督学习方法
#### 分类与回归分析
##### 定义
###### 分类分析
###### 回归分析
## 应用领域
### 电子商务
#### 用户数据分析与预测
##### 分类分析
###### 目标
####### 数据分类
####### 预测与决策依据
###### 方法
####### 用户购买历史
####### 行为特征
####### 用户偏好
###### 结果
####### 高价值用户识别
####### 潜在客户发现
####### 流失客户预警
###### 策略
####### 个性化营销方案
####### 客户关系管理
###### 常见算法
####### 决策树
####### 支持向量机（SVM）
####### K近邻（KNN）
##### 回归分析
###### 目标
####### 数值型数据预测
###### 应用问题
####### 购买金额预测
####### 产品价格走势分析
####### 销售量预测
###### 方法
####### 历史数据回顾
####### 特征工程
###### 常见算法
####### 线性回归
####### 岭回归
####### 逻辑回归
## 价值
### 深入理解用户行为
### 优化决策
#### 提高战略规划的精准度
### 提高运营效率
#### 流程优化
### 个性化服务推荐
#### 增强客户粘性
### 提升客户体验与销售业绩
#### 客户满意度提升
#### 销售额增长