基于多元线性回归和朴素贝叶斯分类的互联网母婴社区用户研究

发布时间：2017-04-22 18:01

  本文关键词：基于多元线性回归和朴素贝叶斯分类的互联网母婴社区用户研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：众所周知,2015年10月29日我国开放了“二孩”政策,并且随着近年来婴儿浪潮的来临,母婴市场已经成为了新的商业契机。中原逐鹿大家都想在这块潜力无限的领域分得一杯羹。基于我们的传统文化,中国大多数家庭都是爸爸挣钱,妈妈持家。中国的家庭最最看重的莫过于孩子的健康和成长,因此,一家之中最有资格花钱的是宝宝,最会花钱的是妈妈,所以母婴互联网的潜力无限。现在的母婴互联网主要分为社区和电商两大阵营。社区提供母婴知识、工具和内容,而电商则是为妈妈们提供了一个购买母婴必需品的互联网平台,也是母婴互联网盈利的最主要方式。因此把母婴互联网社区用户转化成电商用户是很多互联网公司的首要任务,也是母婴互联网发展最重要的一环。我们都知道经典的巴莱多定律(也叫二八定律),即20%的人创造80%的价值。因此找到撬动用户活跃度的点和成功的区分高活跃用户和低活跃用户是我们工作的主要,这也为接下来把用户从社区导流到电商提供了基础和支撑。本文工作主要有以下两点:1、利用多元线性回归和变量选择对社区用户进行活跃度撬动点的寻找。2、用朴素贝叶斯分类对用户进行高活跃用户和低活跃用户的区分,提高分类的准确性和效率。从而在线上和线下为互联网运营做指导和支撑。在线下可以找到哪些方面能更好的刺激用户,使其成为高活跃用户;在线上可以实时判断新增用户是否是高活跃用户。准确地对母婴互联网用户分类才能更好的创造商业价值。
【关键词】：母婴 互联网 多元线性回归 变量选择 朴素贝叶斯
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F224.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.1.1 母婴互联网的背景以及研究意义8-9
• 1.1.2 数据挖掘的背景及研究意义9
• 1.2 研究现状9-10
• 1.2.1 母婴APP使用现状9-10
• 1.2.2 数据挖掘技术研究现状10
• 1.3 本文框架10-12
• 第二章 母婴互联网用户人群数据的提取和处理12-16
• 2.1 数据维度提取12-13
• 2.2 数据处理13-16
• 2.2.1 去掉脏数据13
• 2.2.2 插补缺失值13-14
• 2.2.3 数据归一化14-16
• 第三章 预备知识16-21
• 3.1 多元线性回归分析16
• 3.2 多元线性回归模型的一般形式16
• 3.3 多元线性回归模型的检验16-17
• 3.3.1 回归方程的假设检验16-17
• 3.4 回归变量的选择方法17-19
• 3.4.1 全局择优法17-18
• 3.4.2 变量选择的常用准则18-19
• 3.5 朴素贝叶斯分类19-21
• 3.5.1 贝叶斯定理19-20
• 3.5.2 朴素贝叶斯分类20-21
• 第四章 多元线性回归的变量选择和朴素贝叶斯分类器的实现21-29
• 4.1 对原始变量进行多元线性回归21-23
• 4.1.1 对变量显著性检验21-23
• 4.2“最优”回归方程的选择23-26
• 4.3 对原始数据和变量选择后的数据进行朴素贝叶斯分类26-29
• 第五章 总结与展望29-30
• 参考文献30-32
• 致谢32

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本文编号：320926