1. 研究目的与意义
背景：
信息化时代来临后，公司对于用户数据分析的需求日益增长，更准确地了解用户特征、用户需求，并对用户进行分类画像后针对不同群体实行不同的营销策略是公司智能信息化发展的重要手段之一。
无监督学习是指输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。通常情况下，在实际场景应用中，无法预先知道样本的标签，即没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分类器设计。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
用户数据的采集与预处理：通过爬虫技术、API接口等方式获取用户数据，对数据进行清洗、去重、缺失值填补等预处理操作，保证数据的质量和可靠性。
无监督学习算法的研究和应用：包括聚类、降维、异常检测等无监督学习算法的原理和实现，针对用户数据的特点和应用需求，选择合适的算法进行分析和应用。
3. 研究的方法与步骤
方法：
1、阅读任务书，并查阅相关资料，充分了解课题的内容及研究方向。
2、应用软件工程方法完成软件开发周期各阶段设计，可行性研究，需求分析，概要
4. 参考文献
[1]姚子扬.基于大数据的企业用户数据分析平台的设计[J].电子技术与软件工程,2022(19):205-209.
[2]吴玮怡.基于数据挖掘下的用户分析和推送[J].科技广场,2015(06):240-244.
[3]王苗苗.基于数据挖掘的互联网企业用户画像分析[J].现代经济信息,2018(10):33-34 47.
5. 计划与进度安排
1、2024.1.10 ---- 2024.2.20 查阅资料,了解课题背景， 撰写开题报告
2、2024.2.21 ---- 2024.3.18 根据课题要求，进行需求分析,熟悉开发工具
3、2024.3.19 ---- 2024.3.31 根据分析结果，对系统进行概要设计
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