本文目录导读：
随着互联网的快速发展，电商平台已经成为人们生活中不可或缺的一部分，消费者在电商平台上的购物行为日益复杂，如何分析消费者购物行为，挖掘有价值的信息，成为电商平台运营和营销的重要课题，本文以某电商平台为例，运用数据挖掘技术对消费者购物行为进行分析，以期为电商平台提供有针对性的营销策略。
研究方法
1、数据来源
本文选取某电商平台2018年至2020年的消费者购物数据作为研究对象，数据包括消费者基本信息、购物记录、商品信息等。
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2、数据预处理
（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等无效数据。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据转换：将数值型数据转换为类别型数据，便于后续分析。
3、数据挖掘方法
（1）关联规则挖掘：通过Apriori算法挖掘消费者购物行为中的关联规则，找出消费者在购买某一商品时可能同时购买的另一商品。
（2）聚类分析：运用K-means算法对消费者进行聚类，分析不同消费群体的购物行为特点。
（3）分类分析：运用决策树算法对消费者进行分类，预测消费者的购买意愿。
结果与分析
1、关联规则挖掘结果
通过对消费者购物数据进行分析，挖掘出以下关联规则：
（1）购买A商品，有90%的可能性购买B商品。
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（2）购买C商品，有70%的可能性购买D商品。
（3）购买E商品，有50%的可能性购买F商品。
2、聚类分析结果
将消费者分为以下三个群体：
（1）高消费群体：该群体消费能力强，购买的商品价格较高，购买频率较低。
（2）中等消费群体：该群体消费能力一般，购买的商品价格适中，购买频率较高。
（3）低消费群体：该群体消费能力较弱，购买的商品价格较低，购买频率较高。
3、分类分析结果
根据消费者购买意愿，将消费者分为以下两类：
（1）高购买意愿群体：该群体对商品具有较高的购买意愿，具有较高的消费能力。
（2）低购买意愿群体：该群体对商品购买意愿较低，消费能力较弱。
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1、结论
本文通过数据挖掘技术对某电商平台消费者购物行为进行分析，得出以下结论：
（1）消费者在购买某一商品时，存在一定的关联规则。
（2）消费者可以根据消费能力分为高、中、低三个群体。
（3）消费者购买意愿与其消费能力密切相关。
2、建议
（1）电商平台可以根据关联规则，为消费者推荐相关商品，提高购物体验。
（2）针对不同消费群体，制定差异化的营销策略，满足不同消费者的需求。
（3）关注消费者购买意愿，提高消费者满意度，促进消费。
本文以某电商平台为例，运用数据挖掘技术对消费者购物行为进行分析，为电商平台提供有针对性的营销策略，随着数据挖掘技术的不断发展，相信在未来的电商领域，数据挖掘技术将发挥越来越重要的作用。
标签： #数据挖掘期末论文
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