基于随机森林的客户购买品牌预测模型

一、模型应用

随着信息时代的发展，海量的数据给人们带来海量的信息。尤其是互联网的大量应用，人们在互联网的浏览行为愈发频繁，加上人们在网上的购买行为日益增多，电子商务这一行业也顺势高速发展。网络营销的商机越来越大，大量的电子商务网站也在悄然发展，电商行业的竞争也在加大。

本例主要提取了某电子商务网站部分用户的4个月的行为日志，分析用户的行为记录，探索用户的行为规律，并将这些规律和网站经营策略相结合，对网站的营销方案做出有利的修改，以及为电商企业增加利润和实施高效管理。

二、实现流程

本例主要流程为：

1. 对原始数据进行数据预处理，包括数据集划分、数据变换、数据集成等。

2. 根据处理好的数据集，基于分类模型进行客户购买预测。

3. 针对预测结果，分析结果的原因，提出合理性的解释。

三、核心技术

• SMOTE算法

• 随机森林模型

• 决策树

四、你可以将本模型用于

• 教与学：可落地操作、学生参与度高、交互性强；

• 科研：将随机森林模型与具体行业应用结合，为科学研究提供素材；

• 生产：将模型改进后直接用于实际生产环境：客户购买品牌的预测。

五、运行环境

windows／linux／mac OS，64位操作系统，内存：8GB以上，R3.5.1

六、资源展示