K12教育企业用户消费行为分析

"这篇文档是全国大学生数据统计与分析竞赛21年B题本科生组的一篇优秀论文，主要探讨了如何利用K12教育企业用户的消费行为数据进行价值分析。文章通过主成分分析、线性判别分析等统计方法，对13万条包含49个指标的数据进行了处理和建模，旨在预测用户是否会购买产品。" 在这篇论文中，作者首先详细介绍了数据预处理的过程，这是数据分析的关键步骤。他们使用Python的Pandas库将两个表格横向拼接，形成“合并数据”，并借助Excel的Vlookup函数补充信息。在数据清洗阶段，作者剔除了无参考意义的唯一属性，如“手机型号”，并对缺失值进行填充，如用众数填补“体验课价格”的空缺，用均值填补“年龄”的空缺。接着，由于部分指标之间的相关性，作者应用主成分分析对登录情况和访问情况的指标进行降维，最终得到4个关键指标：“体验课价格”、“年龄”、“用户登录情况综合评分”和“用户访问情况综合评分”。 在任务二中，作者运用了多种数据可视化工具，如地图、云词图、双轴条形图和圆环图，揭示了用户的城市分布特点。他们发现用户主要集中在人口密集的东部地区，尤其是西南和中原的教育强省，如重庆、河南、河北和山东，这为企业制定区域营销策略提供了依据。此外，通过对登录指标的可视化分析，作者能更深入理解用户对产品的使用习惯、学习状态和产品推广效果。 任务三涉及构建分类模型，用以预测用户是否购买。由于目标变量只有0（未购买）和1（已购买）两种状态，作者假设两类用户的协方差矩阵相同，并运用线性判别分析来建立模型。这种分析方法可以有效识别区分不同类别的关键特征，从而帮助企业识别潜在的购买者。 这篇论文展示了如何运用统计学和数据科学的方法处理和解读K12教育领域的用户消费行为数据，为企业提供有价值的决策支持。通过预处理、可视化和模型构建，论文揭示了用户的行为模式，为企业的产品推广和市场策略优化提供了实证依据。