基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
摘要
近年来，随着数字化和信息化的快速发展，越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据，通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析，有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况，模型准确度达到了80%，同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。
该研究的数据驱动的分析和决策，有助于精准了解用户的行为和需求，可为推荐系统的智能推荐和个性化营销等提供重要的决策依据，有力地促进了我国智能手机市场的持续健康发展。
本文在描述性统计的各类APP的使用强度和相关性分析中，f,g,c,d,t的日有效使用时长按先后顺序在所有APP类型中排名前五,相比其他APP使用强度较大。总体上,各类APP之间的线性关系不是很显著,部分APP之间存在一定的相关性,如a类APP与b,c,f,g,i,k,o,p,q类APP的相关性较强,f类APP与a,b,c,g,i,k,o,p,q类APP存在较强的相关性。因此,用户可能会同时使