电动汽车目标客户销售策略的机器学习案例分析——数据科学应用

简介：
本案例研究运用机器学习技术深入剖析电动汽车的目标市场与客户需求，旨在探索有效的销售策略。通过数据分析优化电动汽车推广方案，促进新能源汽车市场的健康发展。 电动汽车目标销售策略研究涵盖了训练集与测试集的划分、数据处理方法的选择、模型的应用以及模型评价等多个方面，并涉及多种可视化技术。在数据预处理阶段，重点在于识别并解决异常值及缺失值问题；同时通过雷达图、热图和散点图等不同类型的图表来展示预测变量的数据分布情况。此外，还会利用柱形图与条形图对各个品牌的统计数据进行汇总分析。 模型构建方面，则采用了包括glmnet模型、SCAD模型以及集成学习方法在内的多种算法，并且在结果评估时会生成混淆矩阵和ROC曲线以直观地显示模型性能。鉴于电动车销售数据可能存在的类别不平衡问题，研究中特别强调了针对此类情况的建模策略调整建议。 对于有兴趣深入探究本课题的研究者而言，可以考虑将神经网络、C50算法、支持向量机（SVM）以及随机森林等其他机器学习方法纳入模型扩展之中。