数据科学教程：案例分析1 📊

案例概述 📌

本案例聚焦于数据科学在实际业务中的应用，通过分析用户行为数据，预测产品购买倾向。

实施步骤 🧰

1. 数据收集

   • 获取用户历史订单数据（如：/course-center/courses/data-science-tutorial/data-collection）
   • 清洗数据，去除缺失值和异常值
   

2. 特征工程

   • 使用pandas进行数据分箱
   • 构建用户画像标签（如：活跃度、消费频次）
   

3. 模型训练

   • 采用逻辑回归与随机森林算法
   • 通过交叉验证优化超参数
   

代码示例 🧪

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv("user_behavior.csv")

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    data[["age", "purchase_freq", "avg_spend"]], 
    data["will_purchase"], 
    test_size=0.2
)

扩展学习 🔍

• 深入理解数据科学工作流：/course-center/courses/data-science-tutorial/workflow
• 探索更多案例分析：/course-center/courses/data-science-tutorial/case2