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数据接入 数据处理 数据落地

互联网人口红利的时间已经过去了，需要对用户进行精细化运营以获取更多的收入和利润，在过去的一段时间里，各家互联网巨头将大数据从嘴上落地到实际的运营体系当中，用户画像是必不可少的一环。

职场用户画像知识介绍.pptx

移动市场从增量发展模式进入存量发展模式，在存量模式的情况下，减少用户流失、延长用户在网的生命周期、提升用户价值、发掘用户的非通信价值已成为共识。以存量用户数量和价值的保有为目标，利用大数据技术精准客户聚类画像，从而达到获取客户需求、匹配维系产品资源、在重点目标客户群体上形成突破的营销目的。

注：数据集太大，可在压缩包中的数据集 html 页面中点击链接下载完整数据集。 本项目采用ASSISTments 2012 数据集， 在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。 它通常取决于内容创建者给出的结构。 一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。 Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。 因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。 本项目基于pandas + Matplotlib + seaborn 等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生 2012 年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测 2013年下半年测试对不同类型问题的表现。 可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生是否能考试达标（测试准确率 > 60%）