本文目录导读：
随着我国经济的快速发展，大学生消费市场逐渐成为商家关注的焦点，大学生作为我国消费市场的重要群体，其消费行为对市场趋势有着重要的影响，数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，能够从大量数据中提取有价值的信息，为商家制定营销策略提供有力支持，本文旨在通过对大学生消费行为的数据挖掘分析，为商家提供有益的参考。
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数据来源及预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来源于某高校大学生消费调查问卷，共收集有效问卷500份，问卷内容包括大学生基本信息、消费习惯、消费偏好、消费满意度等。
2、数据预处理
（1）数据清洗：对收集到的数据进行筛选，剔除无效问卷，确保数据质量。
（2）数据转换：将数据类型进行转换，如将性别、年级等分类变量转换为数值型变量。
（3）数据标准化：对数值型变量进行标准化处理，消除量纲影响。
数据挖掘方法及结果
1、关联规则挖掘
（1）选择Apriori算法进行关联规则挖掘。
（2）设置最小支持度阈值为0.5，最小置信度阈值为0.7。
（3）挖掘结果分析：通过关联规则挖掘，发现大学生消费行为中存在以下关联规则：
规则1：购买笔记本电脑的大学生，90%以上购买了耳机。
规则2：购买手机的大学生，80%以上购买了充电宝。
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2、聚类分析
（1）选择K-means算法进行聚类分析。
（2）设置聚类个数为4。
（3）聚类结果分析：将大学生消费行为分为4个类别，具体如下：
类别1：高消费群体，消费金额较高，消费品类较为丰富。
类别2：中消费群体，消费金额中等，消费品类较为集中。
类别3：低消费群体，消费金额较低，消费品类较少。
类别4：节俭型群体，消费金额较低，消费品类单一。
3、预测分析
（1）选择决策树算法进行预测分析。
（2）根据聚类结果，对每个类别的大学生消费行为进行预测。
（3）预测结果分析：通过预测分析，发现高消费群体在购买电子产品、服装等方面的消费金额较高，而节俭型群体在购买日用品、文具等方面的消费金额较低。
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通过对大学生消费行为的数据挖掘分析，本文得出以下结论：
1、大学生消费行为存在一定的关联性，如购买笔记本电脑的大学生，90%以上购买了耳机。
2、大学生消费行为可以划分为高消费群体、中消费群体、低消费群体和节俭型群体。
3、高消费群体在购买电子产品、服装等方面的消费金额较高，而节俭型群体在购买日用品、文具等方面的消费金额较低。
1、商家可以根据大学生消费行为的特点，有针对性地制定营销策略。
2、针对高消费群体，商家可以推出高端产品，提高销售额。
3、针对节俭型群体，商家可以推出性价比高的产品，吸引这部分消费群体。
4、商家应关注大学生消费行为的变化趋势，及时调整营销策略。
通过对大学生消费行为的数据挖掘分析，为商家提供有益的参考，有助于提高商家在大学生市场的竞争力。
标签： #数据挖掘大作业报告范文
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