数据挖掘与预测：大学生竞赛论文——儿童教育平台用户价值分析

本篇论文主要围绕"全国大学生数据统计与分析竞赛21年B题本科生组"展开，研究主题是"用户消费行为价值分析"，针对一个儿童线上教育平台进行了深入探讨。竞赛的核心任务包括四个方面： 1. 数据预处理：参赛队伍首先对原始数据进行清洗，去除重复值、缺失值、无效值和异常值。例如，他们删除了19265条重复的用户ID，24089条缺失的城市信息，以及399条异常的城市数据。这一步骤对于确保数据分析的准确性至关重要。 2. 用户行为可视化与地理分布分析：通过地图将城市信息可视化，发现用户分布广泛，东密西疏。经过聚类分析，确定了五大用户集中区域，即成渝、华北-北京、珠三角和长三角，这些地方被识别为用户的核心分布区。同时，对用户登录活跃度和流失情况进行了分析，揭示了活跃用户数较低和营销转化不足的问题。 3. 购买行为预测模型：针对用户是否会购买下单，论文构建了一个二分类问题的预测模型，采用随机森林分类法，其在准确性测试中表现出色，达到了98.3%的准确率。特征权重的计算有助于理解哪些因素对购买行为影响最大。 4. 用户价值评估与建议：通过对用户消费行为的细分（访问、关注领券、开课购买）和多维度分析（如空间、年龄和设备），论文指出四大核心区的用户挖掘度不足，且发现产品对特定设备用户（如9.2969设备用户）的购买决策影响较小。基于这些发现，论文为企业提供了针对用户消费行为优化和提高用户价值的具体建议。 这篇论文不仅展示了数据处理和分析的专业技能，还强调了实际应用中的业务洞察，为在线教育平台的用户管理和策略制定提供了有价值的数据支持。