全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【本科组】-B题：用户消费行为预测及价值分析（附优秀论文及python代码实现）

 

目录

摘 要

一、问题重述

（一）问题背景

（二）问题提出

二、任务分析

（一）任务 1 分析

（二）任务 2 分析

（三）任务 3 分析

（四）任务 4 分析

三、数据来源及预处理

（一）数据来源及变量解释

（二）数据完整性检验

（三）数据唯一性检验

（四）异常值识别及处理

四、数据可视化

（一）用户城市分布

（二）用户年龄与登陆天数、登录时长

（三）公众号关注情况与购买行为

五、模型与方法

（一）SMOTE 算法

（二）Logistic 回归

（三）朴素贝叶斯

（四）随机森林

六、模型建立及求解

（一）相关性分析

（二）变量筛选

（三）建立模型

1、数据处理

2、模型选择

3、参数选择

（四）模型预测

七、用户消费行为价值分析

（一）用户画像

（二）基于 RFE 和 AISAS 模型的用户价值分析（RFESA）

七、建议

1、实施地区差异化营销，提升地区占有率与购买率

2、丰富课程种类，关注年课产品开发

3、提升体验课等课程质量，契合消费者需求

4、实施推荐策略，提升用户粘性

八、总结

 代码实现

 （一）异常值处理结果

【数据清理】project_stat.sas 

 【变量筛选】（project_stat.sas）

 【用户消费行为分析】（project_stat.sas）

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摘 要

互联网的快速发展使得各领域公司都在通过互联网渠道获取新客户，本文对

某教育领域公司用户的消费行为进行研究，以促进企业提高综合实力和品牌影响

力。首先，本文对数据进行 完整性、唯一性、异常值 检验及处理，提高了整体的

数据质量。其次，本文利用丰富的 描述性统计分析 对用户的各城市分布