本报告围绕抖音电商平台消费行为分析与预测展开深入研究，旨在借助数据驱动手段优化客户运营与营销策略，为电商平台提升客户生命周期价值提供科学决策依据。研究综合运用描述性统计、K-means 聚类、RFM 模型及机器学习算法（随机森林），结合业务逻辑对数据进行多维度分析，得出以下核心结论：客户群体可划分为高价值成熟客户、性价比客户及年轻活力客户三类，且不同群体在消费能力、频次及偏好上呈现显著差异；消费行为受性别、地区及商品类别的影响较大，其中中年群体消费金额最高，服装与电子产品需求最为旺盛；订阅状态对购买频次影响显著，订阅用户的消费黏性明显更高。在预测模型中，本研究选择随机森林进行总消费金额预测，因其擅长处理高维数据且可输出特征重要性，结果显示模型准确率达 80.38%，核心影响因素为平均订单价值与购买频率。基于此，文末提出了客户分层运营、精准营销优化、供应链动态调整及数据驱动模型迭代等多维度建议。#数据分析 #数据分析报告 #大学生作业 #大学生期末作业
