從各種數(shù)據(jù)源（如用戶行為日志、點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)等）中收集相關(guān)數(shù)據(jù)。對(duì)于時(shí)尚飾品制造、VR看房體驗(yàn)、精密儀器等行業(yè)，數(shù)據(jù)可能包括用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買記錄、產(chǎn)品特性、用戶反饋等。

將收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和格式化，后續(xù)處理。這可能包括刪除重復(fù)項(xiàng)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型等。

通過(guò)特征選擇、特征提取、數(shù)據(jù)規(guī)范化等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其更適合用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如協(xié)同過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)等），用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。

使用交叉驗(yàn)證、A/B測(cè)試等方式評(píng)估模型的性能，根據(jù)結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或選擇更好的模型。

將訓(xùn)練好的模型用于實(shí)際場(chǎng)景，為用戶提供個(gè)性化的推薦。

對(duì)于時(shí)尚飾品制造行業(yè)，數(shù)據(jù)分析幫助我司了解用戶的喜好和趨勢(shì)，指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)分析用戶的購(gòu)買記錄和瀏覽歷史，以了解哪些類型的飾品最受歡迎；我司通過(guò)聚類分析將用戶分成不同的群體，針對(duì)每個(gè)群體提供更個(gè)性化的推薦。

對(duì)于VR看房體驗(yàn)行業(yè)，數(shù)據(jù)分析幫助我司優(yōu)化用戶體驗(yàn)分析用戶在虛擬環(huán)境中的行為，以了解他們?cè)谀男┑胤酵Ａ舻臅r(shí)間最長(zhǎng)，或者哪些功能最常被使用；這些信息幫助我司改進(jìn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和布局。