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目录
摘 要
一、 问题重述
(一) 问题背景
(二) 问题提出
二、 问题分析
三、 符号解释及说明
四、 问题求解
(一) 任务一:数据预处理
1. 预处理概述
2. 缺失值处理
3. 异常值处理
4. 数据合并
5. 数据标准化
6. 数据平衡化
(二) 任务二:数据可视化
1. 用户的各城市分布情况
2. 用户的登录情况分析
(三) 任务三:预测用户购买行为
1. 数据集划分
2. 模型结构设计
3. 环境配置
4. 模型参数配置
5. 训练与评估
6. 结果与分析
(四) 任务四:用户消费行为价值分析
1. 用户消费行为分析
2. 策略建议
五、 模型的优缺点分析
(一) 模型一的优缺点分析
(二) 模型二的优缺点分析
(三) 模型三的优缺点分析
(四) 模型四的优缺点分析
六、 参考文献
代码实现
任务一:数据预处理
任务三 预测用户购买行为
任务四:关联规则