基于粗糙集改进的决策树手机精准营销模型1

【基于粗糙集改进的决策树手机精准营销模型】 在当今社会，随着电子商务和移动支付的飞速发展，手机已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。为了更好地理解影响手机销售的因素并实现精准营销，研究者们构建了一个基于粗糙集改进的决策树模型。粗糙集理论是一种处理不完全信息系统的数学工具，它可以有效地识别和压缩数据中的冗余信息，从而提高决策过程的效率和准确性。 数据预处理是模型建立的关键步骤。研究中，对数据进行了清洗，包括删除重复值和填充缺失值，确保数据的质量和完整性。接着，对各个指标进行了描述性统计分析，并对它们进行了归一化处理，使得不同尺度的指标在同一水平上比较，有利于后续的模型构建和计算。 在用户行为特征方面，研究者选择了网络活跃指数、网络购物指数、在线视频指数、出行指数和理财指数作为基本特征。通过方差分析法，筛选出对手机购买行为有显著影响的指标。结果显示，网络购物指数和出行指数对用户购买手机的决定性影响较大。这表明，消费者的购物习惯和出行频率能有效反映其购买意愿。 另一方面，用户偏好也是影响手机销售的重要因素。研究者选取了浏览视频总时长、购买欲望指数、浏览次数比和网页影响度作为关键指标。通过主成分分析，减少了指标间的多重共线性，建立了logistic回归模型，确定了浏览视频总时长和浏览次数比对购买决策的影响程度较大。 为实现精准营销，研究者构造了基于粗糙集的改进决策树模型。决策树的每个叶节点代表一个营销规则，规则的左边是影响购买决策的条件组合，右边是预测的结果（购买或不购买）。通过对实际购买数据的验证，模型的准确率达到了89%，证明了模型在区分潜在客户方面的有效性。 通过对潜在客户的分析，研究者确定了前100名高潜力客户，并提出了针对性的营销策略。在用户网络购物指数和出行指数较高时，以及浏览视频总时长和浏览次数比较大的情况下，推广Surpass手机有望取得较好的营销效果。同时，结合网页影响度和浏览次数，可以优化广告投放策略，提高广告转化率。 本研究通过结合粗糙集理论、logistic回归和决策树挖掘，深入探究了影响手机销售的因素，为手机精准营销提供了科学依据。关键词包括精准营销、logistic回归、决策树挖掘模型、主成分分析和方差分析。这项工作对于提升手机市场营销策略的效率和效果具有重要的实践指导意义。