在线教育平台用户分析：CatBoost与改进RFM模型的应用

"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，主要探讨了在线教育行业中利用数据分析提升用户价值和精准营销的方法。论文涉及数据预处理、用户行为模型、二分类模型（CatBoost）以及RFM模型的改进应用。" 这篇论文深入研究了在线教育行业的数据分析策略，尤其是在K12教育领域的应用。首先，针对任务一，论文详细描述了数据清洗的过程，包括消除重复项、填充缺失值和修正异常值，以确保数据的质量。通过数据分箱、相关性分析和统计性特征构造，研究人员能够从135159个样本中提取关键信息，为后续分析打下坚实基础。 在任务二中，论文聚焦于构建用户、产品和行为三个维度的用户行为模型。通过对用户地理位置、时间行为的可视化分析，揭示了用户转化率的地域差异和时间规律。同时，通过产品访问数据评估了产品的优劣和用户的偏好。此外，通过改进的RFM模型，对用户行为进行细分，构建了详细的用户画像，有助于更精确地理解用户需求。 任务三中，研究团队运用CatBoost算法构建了一个熵权平衡的二分类模型，以解决类别不平衡的问题。模型评估结果显示，该模型在ROC-AUC、PR-AUC和Balanced Accuracy三个指标上表现优秀，证明了其在用户消费行为预测中的高效性和准确性。模型的可解释性也使得它在实际业务环境中具有较高的应用价值。 最后，在任务四中，论文结合前两部分的分析，利用RFM模型识别高价值用户，并基于CatBoost模型的预测结果，提出了针对潜在用户的个性化营销策略，旨在提高转化率。通过综合考虑用户分布、喜好、活跃度和价值，论文为教育平台提供了全面的决策建议。 关键词：改进RFM模型，用户购买预测，CatBoost算法，加权交叉熵 这篇论文的创新点在于将数据挖掘技术应用于在线教育场景，特别是通过改进的RFM模型和CatBoost算法，提升了用户价值分析和预测的精确度，为教育平台的精准营销策略提供了有力支持。