Python驱动的用户消费行为价值分析竞赛论文

本篇论文是全国大学生数据统计与分析竞赛21年的B题，专属于专科生组，主题是“基于logistic回归和聚类分析对用户消费行为价值分析”。作者针对互联网业务环境中复杂的用户消费行为，提出了一个系统的研究方法，旨在通过数据分析来优化业务运营策略。 首先，文章从实际问题出发，指出互联网业务规模庞大且市场环境多变，需要对用户消费行为进行深入理解以降低营销成本和提升用户下单率。任务1聚焦于数据预处理，利用Python的pandas和numpy库处理缺失值、异常值和重复值，将来自四个表的数据整合到df_result表中，并对子集进行整理，便于后续分析。 任务2借助Tableau进行数据可视化，通过城市和用户名数据，制作区域分布地图，发现用户主要集中在沿海地区，有助于企业精准定位营销策略。这一步骤强调了地理信息在用户行为分析中的重要性。 接下来，作者使用SPSS软件进行建模，构建logistic回归模型，预测用户购买行为，模型效果达到95.4%，显示出较高的预测精度。为增强模型的可信度，又引入BP神经网络模型，通过训练和优化，模型效果提升至96.6%，发现领券数量和登录时长对预测准确性影响显著。 任务3中，应用K-means聚类分析将用户分为四类，进一步分析各类型用户的消费行为价值，揭示了用户行为与其消费价值之间的关系。这些分析结果为企业提供了关于如何根据不同用户群体特征调整产品和服务策略的建议。 论文的总结部分对整个研究过程进行了回顾和评价，强调了计算、建模和整合技术在解决用户消费行为价值问题中的关键作用。关键词包括Python、SPSS、Tableau、logistic回归、BP神经网络和聚类分析，这些都是本文研究的核心工具和技术手段。 本文不仅提供了数据处理和分析的具体步骤，还展示了如何将理论模型应用于实际商业场景，为企业决策提供数据支持，体现了竞赛题目所要求的理论与实践相结合的能力。