








本报告围绕抖音电商平台消费行为分析与预测展开深入研究,旨在借助数据驱动手段优化客户运营与营销策略,为电商平台提升客户生命周期价值提供科学决策依据。研究综合运用描述性统计、K-means 聚类、RFM 模型及机器学习算法(随机森林),结合业务逻辑对数据进行多维度分析,得出以下核心结论:客户群体可划分为高价值成熟客户、性价比客户及年轻活力客户三类,且不同群体在消费能力、频次及偏好上呈现显著差异;消费行为受性别、地区及商品类别的影响较大,其中中年群体消费金额最高,服装与电子产品需求最为旺盛;订阅状态对购买频次影响显著,订阅用户的消费黏性明显更高。在预测模型中,本研究选择随机森林进行总消费金额预测,因其擅长处理高维数据且可输出特征重要性,结果显示模型准确率达 80.38%,核心影响因素为平均订单价值与购买频率。基于此,文末提出了客户分层运营、精准营销优化、供应链动态调整及数据驱动模型迭代等多维度建议。#python数据分析报告 #数据分析 #数据分析我在行 #大学生期末作业 #

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