互联网用户行为预测：基于GINI决策树与PU-bagging的分析

"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，主要探讨了如何利用数据统计和分析技术预测用户行为并评估其价值。论文中提出了使用PU-bagging与Gini决策树的组合方法，对用户信息、登录情况和访问统计进行了深入分析，旨在帮助公司识别高价值用户和优化营销策略。" 这篇论文涉及的知识点主要包括： 1. **数据预处理**：数据预处理是数据分析的关键步骤，包括用户id的统一、城市数据的特殊处理、日期数据的调整以及部分数据的精修。这些步骤确保了数据的一致性和准确性，以便后续分析。 2. **GINI决策树ID3算法**：Gini指数是决策树划分节点时常用的不纯度度量标准，ID3算法利用信息增益选择最优特征。在论文中，此算法用于计算特征的增益，以构建决策树模型，帮助识别用户行为模式。 3. **数据可视化**：论文中采用了饼图、柱状图和地理分布图等多种可视化手段，以直观展示用户数量、城市分布和登录情况，有助于理解数据的结构和分布特点。 4. **统计学分析**：论文对用户登录情况进行分类统计，通过不同图表展示A、B、C三类特征指标，分析各类数据的含义，揭示用户行为规律。 5. **机器学习模型**：论文构建了基于正样本和未标记样本的Bagging集成PU-Learning模型，这是一种半监督学习方法，用于预测未标记样本中正样本（用户购买课程）的概率。 6. **预测模型应用**：通过对预测概率超过80%的用户进行特征对比和总结，论文提供了对用户行为的理解，为公司的营销策略提供依据。 7. **模型评估与改进**：论文对模型的性能进行了总结和评价，分析了模型的优点和改进空间，并提出了未来可能的优化方案。 关键词如“可视化呈现”、“Bagging”和“PU-Learning”突显了论文研究的核心技术和方法，这些都是数据科学和机器学习领域的关键概念。论文展示了如何综合运用这些工具和技术解决实际问题，对于学习者和从业者来说，具有很高的参考价值。