【摘 要】
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随着5G通信的出现,移动互联网和各种智能设备迅速发展,信息流通速度加快,不对称性降低,消费者接触到的电商平台更加丰富,平台之间的竞争愈加激烈。对于平台商家而言,基于经验分析的营销设计已经无法实现精准对接用户需求的目标,传统营销也无法满足增强竞争力的需要,在现今大数据的背景下,只有从数据中分析用户消费行为、挖掘用户购物习惯,才能设计出与实际更匹配的营销手段,提升竞争力,增加盈利。本文以掌上生活APP
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随着5G通信的出现,移动互联网和各种智能设备迅速发展,信息流通速度加快,不对称性降低,消费者接触到的电商平台更加丰富,平台之间的竞争愈加激烈。对于平台商家而言,基于经验分析的营销设计已经无法实现精准对接用户需求的目标,传统营销也无法满足增强竞争力的需要,在现今大数据的背景下,只有从数据中分析用户消费行为、挖掘用户购物习惯,才能设计出与实际更匹配的营销手段,提升竞争力,增加盈利。本文以掌上生活APP中优惠券的购买为例对用户网络购买行为进行预测。分别对用户操作日志数据集、用户属性集和购买标签集的结构进行介绍,结合各变量箱线图与实际分布情况判别存在于数据中的异常值,对不同数据类型中存在的异常值采取众数或中位数进行替换。然后对各数据集进行描述性统计分析,从图表中掌握数据形态及分布,初步了解用户购物习惯。从用户操作行为的时间、操作频次与间隔、操作模块与操作方式三个角度挖掘特征,最终与用户属性集的特征合并,将特征扩增至299维;然后对所有特征进行相关性分析,将相关系数大于0.95的25个关联特征剔除,并采用随机森林方法,根据特征对模型的贡献度对特征进行排序,筛选出重要性排名前五十的特征构建特征体系。针对50维特征体系建立逻辑回归模型,通过GridSearch网格搜索法寻找LightGBM算法预测用户购买的最优参数并建立模型,分别对用户购买优惠券的情况进行预测。以F1值和KS值为标准选取预测阈值,比较不同阈值选择标准的差异,发现使用以F1值为标准选取的阈值得到的预测结果具有更高的查准率,有利于平台商户获得更高的投资回报率。然后从预测结果和运行时间两个角度出发分析模型预测整体效果,通过对比两模型的F1值、ROC曲线、AUC值、训练时长和预测时长,发现在预测结果上,LightGBM算法的模型AUC值和逻辑回归模型AUC值均大于0.5,模型预测结果与实际购买情况相符合,模型有效。相较而言,基于LightGBM算法的模型能够达到更大的F1值0.38,且模型的ROC曲线在逻辑回归ROC曲线的左上方,AUC值为0.7946,高于逻辑回归模型的AUC值0.7703,预测效果更好,对用户购买意向的区分程度更高。在运行时长上,逻辑回归模型的训练时长与训练LightGBM算法的时长相近,但逻辑回归模型的预测时长仅为LightGBM算法预测时长的十分之一,可见逻辑回归模型预测速度具有明显优势,在海量数据的情况下,使用逻辑回归模型能够节省更多的时间。
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