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全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【本科组】-B题：基于统计分析与随机森林的用户消费行为价值分析（附优秀论文级R语言代码实现）_全国大学生数学统计分析竞赛2021年b题

作者：喵喵爱编程 | 2024-07-30 02:24:49

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全国大学生数学统计分析竞赛2021年b题

目录

1 数据预处理

1.1 数据合并

1.2 文本数据处理

1.3 时间数据处理

1.4 缺失值、异常值处理

2 地域分析与登录情况分析

2.1 地域分析

2.1.1 用户的地域分布情况

2.1.2 购课用户的地域分布情况

2.2 登录情况分析

2.2.1 整体概览

2.2.2 进群与否，登录时长，完成课节数的关系

2.2.3 否添加销售好友，优惠券与购课数量的关系

3 预测用户是否下单

3.1 数据预处理与特征工程

3.1.1 数据预处理

3.1.2 特征工程

3.2 建立模型

3.2.1 随机森林模型简介

3.2.2 超参数选择

3.2.3 训练集与测试集划分

3.2.4 模型训练与预测

3.2.5 结果评估与分析

4.1 营销战略制定的转型

4.2 营销组织结构的转型

4.3 营销调查工作的转型

数据预处理代码（R 语言）：

登录情况分析及绘图代码（R 语言）：

任务三预测代码（python）

摘要

在互联网飞速发展时代，用户消费行为的价值分析成为了各公司发展营销的必要手段。

我们利用用户属性行为数据集，进行了统计分析和机器学习建模预测，为企业筛选出了高质

量用户，优化了营销成本。

对于任务一，在数据预处理中，我们发现三张表格存在数据不匹配、缺失、异常的问题，

伴随着城市变量的文本数据以及试听课报名时间的时间序列数据，对之后的数据分析以及机

器学习造成了困难。我们主要利用 Python 和 R ，将三张表格数据按照用户

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