数据挖掘期末报告范文，基于数据挖掘技术的消费者购买行为分析——以电商平台为例

本文目录导读：

1. 数据挖掘技术简介
2. 研究方法
3. 消费者购买行为分析

随着互联网技术的飞速发展，电商平台逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分，消费者在电商平台上的购买行为不仅受到自身需求的影响，还受到各种外部因素的干扰，如何准确把握消费者购买行为，为电商平台提供有针对性的营销策略，成为当前研究的热点问题，本文旨在通过数据挖掘技术，对电商平台消费者购买行为进行分析，为电商平台提供有益的参考。

数据挖掘技术简介

数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及到统计学、机器学习、数据库等多个领域，数据挖掘技术可以帮助我们从海量数据中找到隐藏的模式、关联规则和预测模型，为决策提供有力支持。

研究方法

1、数据来源：本文选取某知名电商平台作为研究对象，收集了2019年1月至2020年12月期间消费者购买行为数据，包括商品信息、消费者信息、购买记录等。

2、数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、填补缺失值等操作，确保数据质量。

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3、特征工程：根据研究需求，从原始数据中提取特征，如消费者年龄、性别、消费金额、购买频率等。

4、数据挖掘方法：采用关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等方法，对消费者购买行为进行分析。

消费者购买行为分析

1、关联规则挖掘

通过对消费者购买行为数据进行分析，挖掘出商品之间的关联规则，发现消费者在购买笔记本电脑时，往往还会购买鼠标和键盘，这些商品可以组成一个关联规则，电商平台可以根据这些关联规则，为消费者提供有针对性的商品推荐。

2、聚类分析

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将消费者按照购买行为进行聚类，识别出不同类型的消费者群体，可以将消费者分为高消费群体、中消费群体和低消费群体，针对不同消费群体，电商平台可以制定差异化的营销策略。

3、分类预测

利用分类预测模型，对消费者购买行为进行预测，通过分析消费者历史购买数据，预测其未来购买倾向，电商平台可以根据预测结果，提前为消费者提供相关商品推荐。

本文通过数据挖掘技术对电商平台消费者购买行为进行分析，发现了一些有价值的信息，为电商平台提供了以下建议：

1、加强关联规则挖掘，为消费者提供个性化商品推荐。

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2、针对不同消费群体，制定差异化的营销策略。

3、利用分类预测模型，预测消费者购买行为，提前为消费者提供相关商品推荐。

4、持续关注消费者购买行为变化，不断优化营销策略。

数据挖掘技术在电商平台消费者购买行为分析中具有重要作用，通过对消费者购买行为的深入研究，可以为电商平台提供有针对性的营销策略，提高消费者满意度，促进电商平台的发展。

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