1、背景
客户购买行为预测是许多企业和组织所关注的一个重要问题，可以帮助它们更好地了解其客户的需求并制定更有效的销售和营销策略、优化产品营销等方面。
python可以通过使用各类库（如numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn等）构建用于预测客户购买行为的机器学习模型。这些模型可以根据历史数据进行训练，并预测未来客户的购买偏好和购买时间等相关信息，从而帮助企业和组织优化产品定位、推广和销售策略，提高市场竞争力。
因此，针对客户购买行为的预测研究在商业实践中有着广泛的应用价值，而采用 python 进行相关研究可以提供高效、灵活且准确的解决方案。
1.1 分析目标：
我们的任务在于：
1.分析出客户有哪些显著性特征？
2.预测客户是否会订购定期存款业务？
3.基于预测结果，提出相应的销售策略和推荐策略，例如向客户推荐个性化产品、优惠活动等，提高客户购买率和忠诚度。
4.针对预测模型结果进行评估和验证，不断优化模型算法和参数，提高预测效果和准确性。
通过上述分析目标的实现，企业可以更好地了解客户需求和购买行为，优化营销方案，提高销售效率和用户体验。
1.2意义及应用价值
- 提高销售额和利润率：基于Python的客户购买行为预测可以帮助企业了解客户的购买行为和喜好，从而为企业制定更加科学有效的销售策略和营销活动，提高销售额和利润率。
- 提升客户满意度和忠诚度：通过分析客户的购买模式、行为偏好和用户体验等方面的数据，企业可以更好地服务客户，提升客户的满意度和忠诚度，从而获得更加稳定的市场份额。
- 优化产品和服务：基于Python的客户购买行为预测可以为企业提供更加精准的市场研究和产品定位，从而能够优化产品和服务，进一步提高客户满意度和市场竞争力。
2、数据来源与预处理
数据来源：来自和鲸社区
数据集下载地址：https://www.heywhale.com/home/competition/5c234c6626ba91002bfdfdd3/content/1
https://www.heywhale.com/mw/dataset/616ff1d729653b001803b607/file
https://www.heywhale.com/mw/dataset/5fbe457865710400309cc544/project
数据预处理
1、查看数据类型
2、查看数据是否有缺失值
3、查看数据是否有重复值
由于数据比较完整，没有任何问题，无需数据处理
3、可视化分析
3.1 、matplotlib绘图分析
这个图展示了数据集中不同年龄的个人账户的平均余额之间的关系，每个点代表一个人，并且颜色编码表示这个人的职业。在横轴上是年龄，纵轴上是每年账户的平均余额。
从散点图可以看出： 年龄和每年账户的平均余额之间似乎没有很明显的线性关系，但有达到一定年龄后，余额开始变得更高。 蓝色和紫色的点似乎比较稠密，这表示这些人可能是技术工作类型的、因为他们的点都被编码成相同的颜色。 黄色和粉色的点分布分散，这表示这些人在各种行业中都存在。
这个图展示了客户婚姻状况的分布情况，使用饼图表示了数据的占比。其中，已婚客户占总体客户数量的 60.2%，离婚客户占 11.5% ，单身客户占 28.3% （三者比例之和等于100%）。
根据该图，我们可以得出已婚客户是客户群体中最大的一部分，占据着绝对的优势。而离异客户占比较小，单身客户也相对较少。这些信息可以为金融机构或其他相关行业公司提供参考，有助于他们了解目标客户的特征和偏好，制定更有针对性的营销策略和服务方案，从而更好地满足客户需求并提升服务水平。
3.2.seaborn 绘图分析
由上图可以看出客户年龄的分布情况：
年龄偏向于30-40岁之间，表示这个品牌或者产品主要的购买群体处于比较成熟的年龄段。客户的年龄大致呈现正态分布的趋势，即从30岁左右开始逐渐增加，到40岁时达到峰值，然后缓慢下降。
从热力图看，客户的一些数值类型的特征关系不大
3.3、使用pyecharts绘图分析
上图显示了客户购买行为数据集中不同年龄段的人数分布情况。将数据按照年龄进行分组，并统计每个年龄段中对应的id数量。
上图可以看出，客户主要集中在20-60岁，说明这个年龄段的客户买的东西多或者经常订购产品，这个年龄段资金会比较充裕，这个图可以让我们更好地理解客户的购买行为与年龄之间的关系，帮助我们更精准地制定商业战略，例如针对不同年龄段的客户推出差异化的产品或服务。
4、模型构建、预测和评估
4.1建模之前，数据处理
1.删除无关的特征：客户ID
2.用one-hot编码方法将一些类别型特征数字化
3.由于数值型数据比较大，所以需要标准化
4.2使用分类算法来训练模型：
1、SVM模型
模型报告说明：
支持向量机分类算法的分类报告，模型的预测结果如下：
对于标签为0的数据，模型的准确率精度为92%，召回率为98%，f1-score为95%。对于标签为1的数据，模型的准确率精度只有68%，召回率为37%，f1-score为48%。
整个模型的准确率为91%。
综合以上评价指标，支持向量机分类算法在对标签0的数据进行预测时表现良好，而对标签1的数据进行预测时表现不佳。整体而言，该模型表现尚可，但还需要进一步优化以提高预测效果。
4.32.使用逻辑回归算法模型
说明：逻辑回归模型的预测结果为：
在预测类别 0（第一行）方面，精确度（precision）为 92%，召回率（recall）为 98%，f1 分数（f1-score）为 95%。
在预测类别 1（第二行）方面，精确度为 66%，召回率为 36%，f1 分数为 46%。在预测整体（accuracy）方面，准确率为 90%。
综合这些指标，我们可以得到以下结论：
对于类别 1，虽然精确度不够高，但是在筛选出所有正确样本中具有特定样本性质时，召回率比较低。因此需要注意提高召回率，以减少漏报更多真实数据。相比之下，对于类别 0，模型的精度和召回率都较高，说明模型能够判定出更多这种数据类型的正类。
整体来看，模型对样本中的数据分类效果还算不错，其中准确率高达 90%。需要关注提高模型识别反例的良好机制。
总体而言，该模型在某些领域可能已经足够好了，但在类别 1 的情况下存在改进空间。（可能是由于数据量少的原因）
5、结论
- 年龄对购买行为影响较大
通过对年龄与y的关系进行可视化分析，发现年轻人（20-30岁）和中老年人（50-60岁）的购买意愿比较高，而30-50岁之间的人购买意愿相对较低。因此在未来的营销活动中，可以针对不同年龄层次的人群采用不同的活动策略。 - 职业类型也是决定因素之一
通过对职业类型与y的关系进行可视化分析，发现管理、技术和蓝领等职业的购买意愿较高，而学生、自雇人士和退休人士的购买意愿相对较低。因此，在制定策略时需要考虑不同职业的特点，推出不同的产品和服务。 - 婚姻状况和教育水平也要考虑
通过对婚姻状况和教育水平与y的关系进行可视化分析，发现已婚人士和受过高等教育的人群的购买意愿较高。因此，在未来的营销活动中，需要针对不同婚姻状况和教育水平的人群设计不同的广告语言。 - 支付能力也是一个关键因素
通过对账户余额、是否有住宅贷款和是否有个人贷款等因素与y的关系进行可视化分析，发现购买意愿与支付能力成正比。
5.1建议：
- 针对不同群体制定不同策略
在制定营销策略时，需要考虑到不同人群的特点，比如职业、婚姻状况和教育水平等。可以采用个性化推广的方式，把广告语言和产品定位针对性地传达给目标客户，以提高营销效果。 - 强化品牌形象和信誉度
对于某些可能遭受拒绝的客户，企业可以通过强化自身的品牌形象和声誉来改善客户认知，提高其购买意愿。 - 优化商品设计和价格策略
从数据中也可以发现，支付能力是影响购买行为的重要因素之一。因此，企业还应该在产品设计和价格策略上做出深入思考，要满足顾客的需求，减轻他们购买的经济负担，从而促进消费者的转化率。 - 制定跨渠道营销计划
最后，随着社会日趋数字化，企业也应该采用多样的营销渠道（线上、线下），结合社交媒体等多种营销手段，制定更广泛的营销计划，吸引更多消费者的关注，从而提升企业的品牌影响力和市场保有率。
