《金融数据挖掘案例分析》
课程设计报告

题 目: 基于关联规则与聚类分析的消费行为统计
学生姓名: 序号:
学生姓名: 序号:
学生姓名: 序号:
学生姓名: 序号:
指导教师:

信息工程与计算机学院
2020年06月3日

基于关联规则的消费行为统计
摘 要:“双十一”购物狂欢节现已成中国电子商务的年度盛典,随着电子商务平台的逐渐兴起,平台的竞争也越来越强,为了更好地提高平台和商家利润,我们决定研究围绕平台和购物者的数据集。我们确定了背景及目标,对数据进行理解和详细的多方位分析。也进行了关联规则分析和聚类分析,发现了多种实际情况,并查看了各类别的分布情况,将结果绘制成散点图。
最终,我们对所有分析进行总结并得出结论,将结论模拟应用到现实生活场景之中,对平台的产品进货情况,库存量,以及个性化推荐营销都做出了基于分析的相关建议。同时,我们也更加深入的了解了数据挖掘与分析的流程和目的。
关键词:R语言;关联规则分析;聚类分析;散点图

Consumer Behavior Statistics Based on Association Rules and Cluster Analysis
Abstract: The “Double Eleven” shopping carnival has now become the annual festival of e-commerce in China. With the gradual rise of e-commerce platforms, the competition of the platforms has become s

R 语言 基于关联规则与聚类分析的消费行为统计相关推荐

  1. R语言实现关联规则与推荐算法(学习笔记)

    R语言实现关联规则 笔者前言:以前在网上遇到很多很好的关联规则的案例,最近看到一个更好的,于是便学习一下,写个学习笔记. 推荐算法中 物品-物品用关联规则: 人物-物品用协同过滤: 人-人用社会网络分 ...

  2. R语言基于日期范围筛选数据实战(Subset by a Date Range):日期范围之内的数据、日期范围之外的数据、日期之后的数据、日期之前的数据

    R语言基于日期范围筛选数据实战(Subset by a Date Range):日期范围之内的数据.日期范围之外的数据.日期之后的数据.日期之前的数据 目录 R语言基于日期范围筛选数据实战(Subse ...

  3. R语言基于可视化进行多变量离群(Mulltivariate outliers)点检测识别:散点图可视化多变量离群点、模型平滑多变量异常检测、使用平行坐标图查看钻石数据集中的异常值

    R语言基于可视化进行多变量离群(Mulltivariate outliers)点检测识别:散点图可视化多变量离群点.模型平滑多变量异常检测.使用平行坐标图查看钻石数据集中的异常值 目录

  4. R语言基于多字段(多数据列、multiple columns)对dataframe的行数据进行排序(Ordering rows)实战:使用R原生方法、data.table、dplyr等方案

    R语言基于多字段(多数据列.multiple columns)对dataframe的行数据进行排序(Ordering rows)实战:使用R原生方法.data.table.dplyr等方案 目录

  5. R语言基于Bagging算法(融合多个决策树)构建集成学习Bagging分类模型、并评估模型在测试集和训练集上的分类效果(accuray、F1、偏差Deviance):Bagging算法与随机森林对比

    R语言基于Bagging算法(融合多个决策树)构建集成学习Bagging分类模型.并评估模型在测试集和训练集上的分类效果(accuray.F1.偏差Deviance):Bagging算法与随机森林对比 ...

  6. R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释一个iris数据样本的预测结果、LIME解释器进行模型预测结果解释并可视化

    R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释一个iris数据样本的预测结果.LIME解释器进行模型预测结果解释并可视化 ...

  7. R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果、使用LIME解释器进行模型预测结果解释

    R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果.使用LIME解释器进行模型预测结果解释并可 ...

  8. R语言基于MASS包中的shuttle数据集以及neuralnet包构建神经网络模型

    R语言基于MASS包中的shuttle数据集以及neuralnet包构建神经网络模型 目录 R语言基于MASS包中的shuttle数据集以及neuralnet包构建神经网络模型

  9. R语言基于随机森林进行特征选择(feature selection)

    R语言基于随机森林进行特征选择(feature selection) 目录 R语言基于随机森林进行特征选择(feature selection)

最新文章

  1. bootstrap-fileinput组件在上传时传递额外参数
  2. Linux的内存分页管理
  3. C语言对strtok(),与strdup()介绍
  4. Android Studio使用Google Flutter完整教程
  5. Eclipse中使用Gradle构建Java Web项目
  6. 苹果调整App Store政策;国内首个5G+8K超高清国产化白皮书发布;Windows计算器移植到到 Linux|极客头条
  7. 19年北理考研计算机复试分数多少钱,2019年北京理工大学考研复试分数线已出现...
  8. 不为人知的Nothing和Is
  9. QT5.14.2 官方例子 - 学习系列
  10. 《高等代数学》(姚慕生),习题1.4:行列式的展开和转置
  11. kubernetes完整二进制部署从0到1
  12. android动画素材下载,Android Lottie动画使用
  13. 华为交换机console口密码配置
  14. H5页面调用微信授权获取code
  15. springcloud微服务中跨域配置
  16. 配置apache支持django
  17. vscode 添加新建文件夹快捷键 (配置 when 属性)
  18. Manjaro 个人新装配置
  19. java jtextarea滚动条下滑,JTextArea更新时滚动条自动在最上面或者在最下面的方法...
  20. 如何提高网站seo排名(关键词排名怎么样优化)

热门文章

  1. 总结:Revit安装失败的常见问题及解决办法
  2. 【HDL系列】半加器、全加器和行波进位加法器原理与设计
  3. python连数据库如何不写明文密码_在Python中开发时保护MySQL密码?
  4. 回顾2017:谈谈过去一年的成长
  5. Docker Daemon
  6. 尚硅谷大数据视频_Zookeeper视频教程
  7. 中兴第一次对外发布4G LTE的M2M模块---ESM
  8. 7-68 城市间紧急救援 (25 分)
  9. rime|小狼毫智能日期效果
  10. 【RDMA】InfiniBand IB常用命令|历史命令记录