《数据挖掘实验》课程设计--周伟1

《数据挖掘实验》课程设计——基于口红销售数据的预测分析 口红销售数据分析是一个典型的数据挖掘项目，旨在从大量在线销售数据中提取有价值的信息，帮助商家了解影响销售的关键因素并预测未来的销售趋势。该文作者周伟通过爬取京东网站上的口红销售数据，对1695条记录进行了深入的分析，主要关注朴素贝叶斯判别分析、AdaBoost和随机森林三种算法在口红销量预测中的应用和效果。 数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤。文中提到的数据清洗包括去除价格字段中的“￥”符号，处理带有“～”的价格取平均值，以及删除重复或差异性较小的字段，如“适合肤质”、“保质期”等。此外，针对缺失值，作者选择删除含有缺失值的行，以确保模型的稳定性。同时，对“颜色”和“功效”两个字段，通过分词工具生成词云，以便直观地了解消费者偏好的颜色和功效。 在特征工程阶段，作者对销售总量字段进行分段，将其划分为高、中、低三个层次，以便后续分析。功效字段通过分词和权值计算，赋予每个功效一个权重分数，反映了不同功效的重要性。数值字段则进行了最大最小值规范化，使数据在统一的尺度上，有利于算法的训练和比较。 接着，文章着重分析了三种预测算法。朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，假设特征之间相互独立，适合处理文本分类问题。AdaBoost是一种集成学习算法，通过迭代提升弱分类器的效果。随机森林则是由多个决策树组成的集成模型，通过投票机制决定最终分类或回归结果，具有很好的抗过拟合能力。作者在随机森林模型中进行了优化，以提高预测精度。 实验结果显示，总评价数、价格和描述分是影响口红销量的三大重要因素。通过比较三种算法，随机森林在预测错误率方面表现最优，显示出良好的预测效果。这为商家提供了有价值的参考，他们可以根据这些关键因素调整策略，提升口红的市场表现。 总结起来，该课程设计通过实际案例展示了数据挖掘在电商领域中的应用，从数据获取、预处理、特征工程到模型建立与评估，形成了一套完整的数据分析流程。通过分析，作者不仅揭示了影响口红销量的关键因素，还验证了不同算法在预测任务中的性能差异，为今后类似的研究提供了实践经验和理论支持。