一种网购用户数据分析模型及方法

本发明公开了一种网购用户数据分析模型及方法，涉及用户分析技术领域；该模型：数据预处理阶段：采用数据清洗、缺失值处理、异常值检测等方法对原始数据进行预处理，以提高数据质量；特征工程阶段：通过统计分析、相关性分析、主成分分析等方法提取关键特征，并使用one‑hot编码、归一化等技术对特征进行处理。本发明的模型能够进行多维度的用户行为分析，实时更新用户画像和推荐系统，提升用户体验和商业价值；通过使用均值填充、K近邻填充、箱型图和Z‑Score方法，能够有效地处理缺失值和异常值，确保数据质量；应用PCA降维技术，减少计算复杂度，同时保留重要信息，提高模型处理速度和效率。