基于粗糙集的决策树模型: Surpass手机目标用户行为特征及精准营销分析

在B3617特等奖答辩ppt1中，张洋和周晓玲的论文通过对手机精准营销模型的研究，重点关注了异常值的处理、数据的标准化和目标用户的行为标签。论文的目的是为了满足手机销售总部对消费者对Surpass手机购买意愿的了解需求，以便进行精准营销。手机已经成为人们生活中必不可少的工具，因此选择一款适合自己的手机显得尤为重要。论文使用了粗糙集改进的决策树模型，通过对附件1的Surpass目标用户数据进行分析，包括用户基本特征、行为标签、电商行为、视频行为、触媒行为等，来帮助手机销售总部更好地理解消费者的需求和偏好，从而实现精准营销的目标。通过建立该模型，研究者能够更好地了解消费者的特征和行为，提高精准营销的效果，更好地满足消费者的需求。 在论文中，研究者处理了数据中的异常值，包括缺失值和重复值，并对数据进行了标准化处理，以便更准确地进行建模和分析。论文还对目标用户进行了分类，包括目标用户的身份标签和行为标签，以便更好地理解消费者的行为和需求。针对电商分类和视频行为等特性，研究者进行了深入的分析，并建立了基于粗糙集改进的决策树模型，对手机精准营销进行了研究和实践。 通过这些工作，研究者为手机销售总部提供了宝贵的数据分析和模型建立的支持，帮助他们更好地了解消费者的需求和偏好，从而实现更精准的营销策略。论文的研究结果对于手机销售总部来说具有重要的意义，有助于他们更好地理解消费者的购买意愿和行为，提高手机的销售业绩和市场份额。同时，论文也为手机行业的精准营销提供了方法和思路，对于推动手机营销模式的创新和发展也具有积极的意义。 综上所述，基于粗糙集改进的决策树手机精准营销模型为手机销售总部提供了重要的数据分析和模型建立支持，帮助他们更好地了解消费者的需求和偏好，实现更精准的营销策略。论文所研究的模型和方法对于手机行业的精准营销具有重要的意义，并为手机行业的发展提供了新的思路和方法。在未来的研究中，可以进一步优化和完善该模型，使其更好地适用于不同的手机销售场景，进一步提高手机精准营销的效果和市场影响力。