在新的零售場景中，離線行為數(shù)據(jù)是一個隱藏的寶庫。如何進(jìn)行數(shù)字化升級，更好地幫助商家和消費者，成為擺在我們面前的重要課題。

　　在互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)是所有應(yīng)用的基礎(chǔ)，淘寶網(wǎng)的商家可以根據(jù)商品歷史的點擊量來判斷商店中每一種商品的情況，并做出相應(yīng)的操作行為，淘寶網(wǎng)的購買者可以根據(jù)商品歷史的交易數(shù)據(jù)等對數(shù)據(jù)進(jìn)行評論。同時，該平臺還可以根據(jù)用戶和商品的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測每種商品的點擊率，預(yù)測每個用戶的偏好，使顯示結(jié)果更加符合用戶的需求?？梢钥闯觯瑪?shù)據(jù)在每一個不同的角色中都扮演著重要的角色。

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　　在因特網(wǎng)中，獲取數(shù)據(jù)相對容易。與離線零售場景相比，大多數(shù)數(shù)據(jù)都缺失了。商家不知道商店中有多少商品被查看過，已經(jīng)嘗試了多少商品，買家不知道商品。歷史數(shù)據(jù)。

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　　因此，我們對數(shù)字客流的探索就是收集線下用戶和商品的行為數(shù)據(jù)，從而也可以追蹤線下行為，為業(yè)務(wù)決策和市場運作提供準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)支持，逐步將傳統(tǒng)零售導(dǎo)購的體驗數(shù)字化為量化。Le和統(tǒng)計數(shù)字指標(biāo)，可以幫助企業(yè)同時運營和幫助他們。用戶做決定。基于這些數(shù)據(jù)，該算法還可以在在線和離線狀態(tài)下發(fā)揮更大的作用。