数据挖掘与机器学习作为目前人工智能最前沿的领域,正以无法想象的速度为社会带来创新,而互联网时代的到来则令用户行为研究成为了可能,用户在线上的每一个操作都可能会是一个重要的信息,利用前沿技术挖掘出有用的、隐藏的信息价值,从而更好地提升用户体验,正是当前各大互联网公司前赴后继不断投入资源的研究方向。用户行为研究是研究特定目标群体的用户的行为模式、思维习惯等,通过用户在网络访问过程中产生的数据,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与用户服务体验等相结合,如推荐系统、人工客服、精准服务、广告投放等,同时可以发现产品或服务可能存在的问题,为进一步修正或重新制定市场策略提供依据,为用户提供更好的体验。本文以电商平台的用户行为数据作为切入点,介绍了特征工程的相关知识与概念,并在进行特征工程与实验验证的过程中提出了多项新的工程实现方案,包括数学变换特征构造法、二次组合统计特征构造法、变长滑动窗口法特征构造法、伪弹性网络特征降维法、预训练特征降维法以及两种不同的欠采样解决样本不平衡。论文通过对主流特征工程的构建进行分析,结合异常用户分析、核心用户挖掘以及高潜购买用户挖掘等三个具体的业务场景,找出适合的特征方法以及任务解决流程,并利用不同类型的机器学习算法对用户行为数据以及构建好的特征组合进行交叉验证,同时在实验过程中验证了本文新提出的各种工程实现方案的可行性,最后通过实验结果分析了特征工程与不同模型的适配性以及改进方案。