r语言数据分析案例,购买意愿
时间: 2024-09-24 09:02:16 浏览: 21
在R语言中,分析购买意愿通常会涉及到市场研究和预测分析。例如,你可以通过收集关于用户的数据,如年龄、性别、收入、购物历史等,来进行一项购买预测模型的构建。
一个简单的案例可能是使用 logistic 回归分析。首先,你需要导入必要的库,如`tidyverse`,对数据进行清洗和预处理:
```r
library(tidyverse)
data <- read_csv("purchase_data.csv") # 假设数据来自CSV文件
# 数据预处理
data_cleaned <- data %>%
drop_na() %>%
mutate(age_group = case_when(age < 18 ~ "青少年",
age >= 18 & age <= 40 ~ "年轻成人",
TRUE ~ "中老年"))
# 定义购买变量(二元变量,例如"purchase")
purchase_binary <- ifelse(data_cleaned$purchase == 'yes', 1, 0)
# 分析模型
model <- glm(purchase_binary ~ ., family = binomial(link = "logit"), data = data_cleaned)
# 预测购买概率
predictions <- predict(model, type = "response")
```
在这个案例中,我们假设有一个名为`purchase`的字段,记录了用户的购买行为。通过训练模型,我们可以计算出各种因素(如年龄组别)对购买意愿的影响程度,并估计新用户的购买概率。
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