本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务行业呈现出爆发式增长，电商平台作为连接消费者与商家的桥梁，对消费者的购买行为进行分析和预测具有重要意义，本文以某电商平台为例，运用数据挖掘技术对消费者购买行为进行分析，旨在为电商平台提供决策支持，提高销售额和客户满意度。
数据预处理
1、数据来源：某电商平台交易数据，包括消费者信息、商品信息、订单信息等。
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2、数据清洗：去除重复数据、缺失数据，处理异常值，确保数据质量。
3、数据整合：将消费者信息、商品信息和订单信息进行整合，形成统一的消费者购买行为数据集。
数据挖掘方法
1、关联规则挖掘：通过挖掘消费者购买行为中的关联规则，发现不同商品之间的关联关系，为商家提供商品组合建议。
2、聚类分析：根据消费者购买行为特征，将消费者划分为不同的群体，为商家提供精准营销策略。
3、分类预测：利用机器学习算法，对消费者购买行为进行分类预测，提高推荐准确率。
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实验结果与分析
1、关联规则挖掘：挖掘出消费者购买行为中的高频关联规则，如“购买手机的用户，80%的概率会购买手机壳”，商家可以根据这些规则，进行商品组合推荐，提高销售额。
2、聚类分析：将消费者划分为四个群体，分别为：年轻时尚群体、家庭消费群体、性价比追求群体、高端消费群体，针对不同群体，商家可以制定相应的营销策略，提高客户满意度。
3、分类预测：利用机器学习算法，对消费者购买行为进行分类预测，准确率达到85%，商家可以根据预测结果，提前布局热门商品，提高库存周转率。
本文以某电商平台为例，运用数据挖掘技术对消费者购买行为进行分析，取得以下成果：
1、发现消费者购买行为中的关联规则，为商家提供商品组合建议。
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2、将消费者划分为不同群体，为商家提供精准营销策略。
3、提高推荐准确率，为商家提供决策支持。
数据挖掘技术在电商平台消费者购买行为分析及预测中具有重要作用，随着大数据技术的不断发展，数据挖掘技术在电商平台中的应用将更加广泛，为商家创造更多价值。
标签： #数据挖掘课程设计实验报告带数据
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