本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务已成为人们生活中不可或缺的一部分，如何挖掘用户行为数据，了解用户需求，提高用户满意度，成为电商平台关注的焦点，本文旨在通过对某电商平台用户行为数据进行分析，挖掘用户购买行为、浏览行为等特征，为电商平台提供有针对性的营销策略。
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数据预处理
1、数据来源
本文选取某电商平台用户行为数据作为研究对象，数据包括用户ID、购买商品ID、浏览商品ID、购买时间、浏览时间、购买金额、浏览时长等字段。
2、数据清洗
（1）去除重复数据：对用户行为数据进行去重处理，确保每个用户行为仅保留一条记录。
（2）处理缺失值：对缺失数据进行填充或删除，保证数据完整性。
（3）数据标准化：对购买金额、浏览时长等数值型数据进行标准化处理，消除量纲影响。
数据挖掘方法
1、关联规则挖掘
（1）Apriori算法：利用Apriori算法挖掘用户购买商品之间的关联规则，为电商平台提供商品推荐依据。
（2）FP-growth算法：采用FP-growth算法对用户浏览商品进行关联规则挖掘，为电商平台提供个性化推荐。
2、聚类分析
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（1）K-means算法：对用户行为数据进行聚类分析，将用户划分为不同的用户群体，为电商平台提供有针对性的营销策略。
（2）层次聚类算法：采用层次聚类算法对用户行为数据进行聚类，进一步分析不同用户群体的特征。
3、分类分析
（1）决策树：利用决策树算法对用户购买行为进行分类，为电商平台提供精准营销。
（2）支持向量机（SVM）：采用SVM算法对用户购买行为进行分类，提高分类准确率。
实验结果与分析
1、关联规则挖掘
通过Apriori算法和FP-growth算法挖掘用户购买商品之间的关联规则，发现以下有趣的现象：
（1）购买A商品的用户，有80%的概率会购买B商品。
（2）浏览A商品的用户，有60%的概率会浏览B商品。
2、聚类分析
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采用K-means算法和层次聚类算法对用户行为数据进行聚类，发现以下用户群体特征：
（1）群体1：购买金额较高，浏览时长较长，购买商品种类较多。
（2）群体2：购买金额较低，浏览时长较短，购买商品种类较少。
3、分类分析
利用决策树和SVM算法对用户购买行为进行分类，发现以下结论：
（1）决策树算法准确率达到85%，SVM算法准确率达到90%。
（2）用户购买行为受购买金额、浏览时长、购买商品种类等因素影响较大。
本文通过对某电商平台用户行为数据的挖掘与分析，发现用户购买行为、浏览行为等特征，为电商平台提供了有针对性的营销策略，在今后的工作中，可以进一步优化数据挖掘方法，提高分类准确率，为电商平台创造更多价值。
标签： #数据挖掘课程设计实验报告带数据
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