数据挖掘课程设计源码，基于数据挖掘课程设计的源代码实现与分析

欧气 2024年11月07日 02:35 0 0

本文目录导读：

数据挖掘课程设计背景
数据挖掘课程设计源代码实现
源代码分析

随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，数据挖掘课程设计作为高校数据挖掘教学的重要组成部分，旨在培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，本文以某高校数据挖掘课程设计为例，详细介绍了源代码的编写过程，并对代码进行了分析。

数据挖掘课程设计源码，基于数据挖掘课程设计的源代码实现与分析

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数据挖掘课程设计背景

某高校数据挖掘课程设计要求学生利用数据挖掘技术对某电商平台用户购物行为进行分析，旨在挖掘用户购买偏好，为商家提供精准营销策略，课程设计数据来源于电商平台用户购买记录，包括用户ID、购买商品ID、购买时间、购买金额等字段。

数据挖掘课程设计源代码实现

1、数据预处理

对原始数据进行清洗，去除缺失值、异常值等，对数据进行类型转换，将时间字段转换为日期格式，便于后续分析，以下是数据预处理部分代码：

import pandas as pd
读取原始数据
data = pd.read_csv("user_purchase_data.csv")
去除缺失值
data = data.dropna()
转换时间格式
data['purchase_time'] = pd.to_datetime(data['purchase_time'])
输出预处理后的数据
print(data.head())

2、特征工程

根据业务需求，提取用户购买行为特征，如购买商品种类、购买频率、购买金额等，以下是特征工程部分代码：

数据挖掘课程设计源码，基于数据挖掘课程设计的源代码实现与分析

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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
提取用户购买商品种类
vectorizer = CountVectorizer()
user_goods_vector = vectorizer.fit_transform(data['goods_id'])
计算用户购买频率
data['purchase_frequency'] = data.groupby('user_id')['purchase_time'].transform('count')
计算用户购买金额
data['purchase_amount'] = data.groupby('user_id')['amount'].transform('sum')
输出特征工程后的数据
print(data.head())

3、模型训练与预测

选用K-means算法对用户进行聚类，挖掘用户购买偏好，以下是模型训练与预测部分代码：

from sklearn.cluster import KMeans
训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(user_goods_vector)
预测用户购买偏好
user_preference = kmeans.predict(user_goods_vector)
输出用户购买偏好
print(user_preference)

4、结果分析

根据用户购买偏好，为商家提供精准营销策略，针对喜欢购买服饰的用户，可以推荐服饰类商品；针对喜欢购买食品的用户，可以推荐食品类商品。