目录 摘 要 一、 问题重述 1.1 问题背景 1.2 应用原理描述 1.2.1 随机森林原理 1.2.2 RFM 原理 1.3 问题重述 二、 问题分析 2.1 问题一的分析 2.2 问题二的分析 2.3 问题三的分析 2.4 问题四的分析 三、 问题一的求解 3.1 数据集合并 3.2 缺失值处理 四、 问题二的求解 4.1 用户各城市分布情况 4.2 用户登录情况 4.3 用户年龄分布情况 4.5 宣传渠道转化情况 五、 问题三的模型建立与求解 5.1 模型构建 5.1.1 拆分训练集和测试集 5.1.2 比较变量重要性 5.2 模型评估 5.3 模型预测结果 六、 问题四的模型建立与求解 6.1 模型构建 6.1.1 样本选择 6.2 用户价值分类标准 6.3 模型结果 6.4 模型结论 七、 策略建议 7.1 内容层面 7.2 产品方面 7.3 服务方面 7.4 宣传渠道 7.5 用户价值方面 参考文献 代码实现 问题一程序源代码 问题三程序源代码 问题四程序源代码 摘 要 互联网技术的电子商务平台发展,改变了人们的传统消费方式,企业之间的竞争也 逐渐由线下转为线上,其中,依托大数据技术对网络用户消费行为进行分析成为企业竞 争的焦点之一。如何判别高质量的用户和渠道,优化运营一直都是各企业面临的关键问 题,本文以某企业为研究对象,利用 python 对其用户消费行为数据进行分析和建模,为