用户消费行为分析：数据预处理、模型训练与价值评估

"全国大学生数据统计与分析竞赛21年B题本科生组的优秀论文，主要探讨了用户消费行为价值分析，涉及数据预处理、数据分析、模型构建与评估、关联规则挖掘等多个方面，使用Python和R语言进行实现。" 这篇论文详细介绍了参赛团队在面对“用户消费行为价值分析”这一问题时，采取的策略和方法。首先，他们认识到在互联网时代，识别高价值用户和有效营销渠道的重要性。为了实现这一目标，他们对用户的行为数据进行深入分析，以确定用户价值，优化营销策略。 在数据预处理阶段，论文中提到了对缺失值、异常值和数据不平衡问题的处理。对于城市字段的缺失值，选择直接删除；异常值则利用随机森林和KNN算法进行处理；针对数据不平衡，应用了SMOTE算法平衡正负样本；最后，通过正态标准化规范化数据。此外，他们还整合了不同表格中的用户ID，以便后续分析。 在任务二中，团队使用Python对数据进行分组和聚合，借助Echarts、Plotly、Matplotlib等工具进行数据可视化，展示了用户的城市分布和登录情况。通过多种角度的可视化分析，如城市分布的人数排序、3D地图展示、城市分级统计以及用户登录的天数、开课数与添加客服好友、领券数的关系，以揭示用户行为模式。 任务三是构建预测用户购买行为的模型。团队选择了LightGBM和BP神经网络进行对比实验，通过8:2的比例划分数据集，并使用LightGBM的验证集调整参数。实验结果显示，LightGBM算法在测试集上的准确率和F1分数均优于BP神经网络，因此选择LightGBM作为最终模型。 最后，在任务四中，团队运用Apriori关联规则算法对数据特征与用户购买行为进行挖掘，寻找潜在的购买关联性，以期进一步优化推荐系统和提升用户转化率。 这篇论文展示了如何运用统计学和机器学习方法来解决实际商业问题，特别是在用户行为分析和预测方面，为其他企业和研究者提供了有价值的参考。