客户消费偏好酱酒系列-典藏佳酿商品数据集合

数据处理先通过Python的NumPy与Pandas库执行清洗规则，对缺失值采用线性插值法补全，利用四分位数法识别并剔除消费数据中的离群值；再运用协同过滤算法，分析客户间的消费相似度，实现典藏佳酿商品的个性化推荐；最后通过C4.5决策树模型，挖掘影响客户购买决策的关键因素，如价格、品牌口碑、包装档次等。算法训练过程中，将数据集按7:3比例划分为训练集与测试集，经10次交叉验证优化模型参数，确保分析结果的准确性。