电商用户分析实战：从聚类到决策树的毕设级解决方案

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在电商领域，用户分析是提升业务表现的关键环节。然而，实际操作中往往会遇到以下挑战：

用户数据维度多（购买频次、金额、浏览行为等），难以直观理解
传统人工分群方法效率低且主观性强
行为预测模型准确率不稳定
毕业设计中常缺乏完整的分析链路展示

针对这些问题，我们选择聚类 + 决策树的组合方案：

K-Means 聚类 ：快速将用户划分为不同群体
优势：计算效率高，适合首次数据探索
注意：需要预先确定聚类数量 K
决策树集成（随机森林）：预测用户关键行为
优势：可解释性强，能处理非线性关系
注意：需防范过拟合

对比其他方案：

单一聚类：缺乏预测能力
纯分类模型：忽略用户群体差异
深度学习：数据量不足时效果反而不佳

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载示例数据集（需替换为实际数据）data = pd.read_csv('user_behavior.csv')

# 选择特征列（示例）features = ['purchase_freq', 'avg_amount', 'page_views']
X = data[features]

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用肘部法则确定最佳 K 值
wcss = []
for i in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=42)
    kmeans.fit(X_scaled)
    wcss.append(kmeans.inertia_)

plt.plot(range(1, 11), wcss)
plt.title('The Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('WCSS')
plt.show()

# 确定 K = 3 后进行最终聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
clusters = kmeans.fit_predict(X_scaled)
data['cluster'] = clusters

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 准备预测目标（示例：是否购买高客单价商品）data['high_value_purchase'] = data['avg_amount'].apply(lambda x: 1 if x > 100 else 0)

# 按聚类分组分别建模
for cluster_id in data['cluster'].unique():
    cluster_data = data[data['cluster'] == cluster_id]

    X = cluster_data[features]
    y = cluster_data['high_value_purchase']

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    model.fit(X_train, y_train)

    print(f'Cluster {cluster_id} Accuracy:', model.score(X_test, y_test))

在某电商数据集上的测试结果：