电商用户消费金额预测-约500行代码（线性回归及模型优化评估）.rar

简介：
本项目通过分析电商平台用户的购买行为数据，运用Python编写约500行代码实现线性回归模型来预测用户消费金额，并进行模型优化与效果评估。包含数据预处理、特征选择、模型训练和测试等环节，适用于电商企业提升营销效率及客户体验。 文件标题提到“电商-预测用户消费金额”，表明该项目专注于通过数据分析来预测消费者的消费能力或消费金额，在电商行业中具有重要意义。它有助于企业进行市场定位、库存管理及个性化营销策略制定，同时优化销售平台的用户体验。 项目使用了线性回归模型，并对其进行了评估和优化以确保结果准确。此外，资源项目的源码经过严格测试验证，保证能够正常运行。需要注意的是，该项目不得用于商业用途。 文件标签“springboot vue java”表明该项目采用了Spring Boot、Vue.js 和Java技术栈开发，这三种技术的结合可能意味着这是一个完整的前后端分离应用。 文件名称列表中，“redNew.csv”可能是训练和测试模型的数据集；而其他如“小红书.html”、“小红书-checkpoint.ipynb”等文件则包括可视化分析报告和Jupyter Notebook文件。这些文档通常用于数据科学与机器学习项目中的代码编写及结果展示。“小红书.py”很可能是执行预测和分析的核心Python脚本，而“statsmodels-0.12.2-cp37-none-win_amd64.whl” 和 “statsmodels-0.13.5-cp39-cp39-win_amd64.whl” 则是用于在Windows平台上安装的 Python 库 statsmodels 的安装包，该库常被用来进行统计模型和测试。 综上所述，该项目是一个电商用户消费预测分析工具，结合了机器学习技术和Web开发技术，旨在帮助电商企业更好地理解消费者行为，并据此制定更精细化的营销策略。