You can count on me

You can count on me

  • 분류 전체보기 (244)
    • 데이터 분석가로 살기 (41)
    • algorithm (21)
      • Unsupervised Learning (2)
      • Supervised Learning (3)
      • Deep Learning (8)
      • 강화학습 (0)
    • Python programming (31)
    • Spark, Flask, AWS (5)
    • 투자 (11)
      • 투자방법,롤모델 (8)
      • 알고리즘트레이딩 (0)
    • Data Analysis (19)
    • time-series (5)
    • Retail, Consumer Goods Indu.. (35)
    • Marketing,Customer Analytic.. (10)
    • Math (20)
    • Econometrics (0)
    • Reading List (12)
      • 투자,트레이딩 독서노트 (9)
      • 머신러닝,AI 독서노트 (2)
      • 기타 독서노트 (1)
    • English (3)
    • [archive] 기타 자료 (9)
  • 홈
  • 태그
  • 방명록
RSS 피드
로그인
로그아웃 글쓰기 관리

You can count on me

컨텐츠 검색

태그

ADP AWS ChatGPT client2vec cust2vec DeepLearning e-commerce EC2 flask Forecasting GRE hive HTTP item2vec LLM Montecarlo NLP Optimization Pattern pytorch Recommendation restapi REST_API retailanalytics SAS SEQUENCE SQL tensorflow Timeseries Transformer webmining word2vec 딥러닝 몬테카를로 몬테카를로시뮬레이션 상품분석 시뮬레이션 오블완 유통데이터분석 최적화 추천 태블로 텐서플로우 통계 티스토리챌린지 프로그래머스 확률분포

최근글

댓글

공지사항

아카이브

click stream data와 온라인 리뷰 데이터로 고객 dynamic profiling 하기

2021. 6. 15. 09:31ㆍMarketing,Customer Analytics

https://www.researchgate.net/publication/332545845_A_novel_approach_to_dynamic_profiling_of_e-customers_considering_click_stream_data_and_online_reviews

'Marketing,Customer Analytics' 카테고리의 다른 글

클릭스트림 데이터로 클러스터링 하기  (0) 2021.07.15
unsupervised clickstream clustering for user behavior analysis (논문 링크만)  (0) 2021.06.15
Knowledge Graph 활용 사례 - 고객 정의 연결  (0) 2021.06.15
customer profiling variable in banking  (0) 2021.06.15
Web Search Personalization  (0) 2021.06.14

관련글

  • 클릭스트림 데이터로 클러스터링 하기 2021.07.15
  • unsupervised clickstream clustering for user behavior analysis (논문 링크만) 2021.06.15
  • Knowledge Graph 활용 사례 - 고객 정의 연결 2021.06.15
  • customer profiling variable in banking 2021.06.15
티스토리

티스토리툴바