一种基于大数据用户行为分析与画像构建方法

本发明提供一种基于大数据用户行为分析与画像构建方法，通过以下步骤实现：对客单价和购买次数进行对数变换、Box‑Cox转换及改进的稳健标度标准化处理，基于标准化数据创建消费密度指数，利用核密度估计构建量化关系模型并输出该指数，通过排序点聚类结构探测算法生成可达性图，确定密度空间聚类的最佳邻域半径参数和密度峰值点，采用核K‑means++算法，结合平方距离核函数和密度峰值点进行聚类，优化结果准确性，通过极端梯度提升模型计算特征权重，区分高、低消费人群；该方法有效处理数据量纲与偏态，捕捉非线性关联，优化聚类初始质心，实现对不同消费能力群体的精准识别，提升用户画像构建的准确性与业务价值。