本案例以主流电商平台（如淘宝、京东）的真实用户行为数据集为依托，引导学生熟练运用关联规则挖掘（Apriori算法）、用户聚类分析（K-Means算法）、协同过滤推荐等核心数据挖掘技术，深入分析用户浏览时长、下单频率、收藏偏好、消费能力、浏览路径等各类行为特征，构建精准推荐模型，实现“千人千面”的商品推荐，提升用户购物体验和平台转化率。案例重点引导学生在技术实操中明确用户隐私数据的保护边界，坚守数据伦理底线，杜绝技术滥用，融入诚信经营、职业操守、隐私保护的思政教育，紧密衔接课程中数据挖掘算法、推荐系统设计的核心知识点，实现专业技能培养与思政素养培育的深度融合。