Online Shopper Intention

Online Shopper Intention是一个开放的数据集，用于探索在线购物者的行为和意图。该数据集包含了12个属性，包括购物者的个人信息、网站使用行为和购买意向等方面的变量。具体变量如下：

1. Administrative：购物者在商店管理页面上访问的次数
2. Administrative_Duration：购物者在商店管理页面上停留的平均时间（秒）
3. Informational：购物者在商店信息页面上访问的次数
4. Informational_Duration：购物者在商店信息页面上停留的平均时间（秒）
5. ProductRelated：购物者在商店产品页面上访问的次数
6. ProductRelated_Duration：购物者在商店产品页面上停留的平均时间（秒）
7. BounceRates：购物者访问商店后立即离开的页面的百分比
8. ExitRates：购物者离开商店前访问的页面的百分比
9. PageValues：购物者访问的页面平均价值
10. SpecialDay：特殊节日或活动（如母亲节或情人节）前后的时间（0表示非特殊日）
11. Month：购物者在商店访问的月份
12. Revenue：购物者是否最终购买（是/否）

数据集中的每一行都代表一个唯一的访问者，共有10,422个观测值。该数据集可用于研究购物者的行为和购买意向，以及开发预测购买意向的模型。

相关问题

能写一个分析Online Shopper Intention数据集的R代码吗

当然可以。以下是一个简单的分析Online Shopper Intention数据集的R代码：

首先，导入必要的库和数据集：

library(tidyverse)
library(corrplot)
library(caret)

data <- read.csv("online_shoppers_intention.csv", header = TRUE)

接下来，我们可以使用`summary()`函数查看数据集的基本信息：

summary(data)

这将输出数据集的基本信息，包括变量名、数据类型、缺失值等等。

然后，我们可以使用`cor()`函数计算数据集中各个变量之间的相关性，并使用`corrplot()`函数可视化相关性矩阵：

corr_matrix <- cor(data)
corrplot(corr_matrix, method = "circle")

这将输出一个圆形相关性矩阵图，可以帮助我们更好地理解各个变量之间的关系。

接下来，我们可以使用`ggplot2`包绘制一些图表，例如：

ggplot(data, aes(x = Region, fill = Revenue)) + 
  geom_bar() + 
  labs(title = "Revenue by Region", x = "Region", y = "Count")

ggplot(data, aes(x = Browser, y = PageValues)) + 
  geom_boxplot() + 
  labs(title = "Page Values by Browser", x = "Browser", y = "Page Values")

这将分别绘制一个按地区分组的收入条形图和一个按浏览器分组的页面价值箱线图。

最后，我们可以使用`train()`函数拟合一个分类模型，并使用`confusionMatrix()`函数评估模型的性能：

set.seed(123)
train_index <- createDataPartition(data$Revenue, p = 0.8, list = FALSE)
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

model <- train(Revenue ~ ., data = train_data, method = "glm")
prediction <- predict(model, newdata = test_data)

confusionMatrix(prediction, test_data$Revenue)

这将使用80%的数据拟合一个广义线性模型，并使用剩余20%的数据测试模型的性能。最后，输出的混淆矩阵将展示模型的准确性、召回率、精确度等性能指标。