Python机器学习实践：小红书销售额预测项目报告

简介：
本项目通过Python实现机器学习算法，针对小红书平台商品销售数据进行分析与预测，旨在提升电商运营决策效率。 本实验报告的主要目标是利用Python机器学习技术预测小红书平台上的销售额。作为一款生活方式平台及消费决策入口，小红书积累了大量的海外购物数据，并通过分析这些数据来识别最受欢迎的商品以及全球的购物趋势。 在此次实验中，我们使用了包括pandas、seaborn和matplotlib.pyplot在内的多种Python库进行数据分析与建模工作。首先读取并进行了初步的数据概览以了解整体情况；接着针对其中存在的缺失值问题（主要集中在gender、age及engaged_last_30等变量上），采用了均值填充法来处理年龄变量的空缺部分，利用pandas中的loc函数筛选非空数据，并通过describe函数获取了各变量的基本统计信息。 完成上述预处理后，我们开始构建预测模型。采用决策树、随机森林和支持向量机等多种机器学习算法进行建模尝试，并对各个模型进行了评估与对比分析。最终选定效果最佳的模型用于实际销售额的预测工作。 本次实验不仅让我们掌握了Python在数据读取、清洗及应用不同机器学习算法等方面的基本技能，还加深了对于小红书平台销售数据分析的理解和认识。具体而言，本项目涵盖了以下知识点：利用Python进行基本的数据处理与建模；如何有效解决缺失值问题；常见机器学习模型的应用及其性能评估方法等。 通过这次实践操作，我们能够更加熟练地运用相关技术和工具来应对实际中的商业预测挑战，并为后续研究打下了坚实的基础。