本数据为构建消费者群体，结合社会关系对手机品牌选择的影响，并利用学习模型还原手机品牌偏好行为。数据生成后经过逻辑一致性验证、异常值检测及分布合理性检查，确保字段间关联符合业务规则与宏观统计规律。处理过程中，通过最大最小值归一化将网络用量转化为偏好系数，对连续变量进行标准化，对分类变量采用编码，最终通过回归模型、逻辑回归及多分类模型计算购买力等级、换机概率与特定品牌购买概率。该数据适用于消费者细分、市场占有率分析、推荐算法开发及精准营销策略制定，为行业提供高保真行为模拟支持。

本数据集原始数据包含家庭关系、手机品牌、型号、价格等级、使用时长、各类网络用量等数据，经以下流程进行实质性加工： 1.数据清洗与验证：使用Python进行缺失值处理、逻辑一致性检验及异常值检测，确保数据质量。 2.特征工程： （1）对连续型网络用量字段进行最大最小值归一化，生成游戏、视频、新闻、体育、购物等行为维度的偏好系数； （2）对品牌、价格等级、家庭关系等分类变量进行独热编码； （3）使用标准化（Z-score）处理使用时长等连续变量。 3.模型构建与衍生指标计算： （1）采用线性回归模型预测购买力等级，以价格等级、使用行为等为特征； （2）使用逻辑回归模型计算换机概率，基于使用时长、最近购机时间等； （3）通过多分类Softmax模型预测各品牌购买概率，整合偏好系数、社会关系等特征。 通过上述加工，生成“偏好系数”“购买力等级”“换机概率”“Apple购买概率”创新性数据，此流程提升了数据的业务一致性与建模可用性，使数据能够准确反映消费者行为规律，为市场策略优化与用户画像构建提供量化依据。

本数据主要应用于手机制造商产品研发、市场研究机构分析、电商平台推荐系统开发及广告公司营销策划等领域。通过模拟消费者偏好与行为，支持用户细分画像构建、品牌市场占有率动态预测、个性化推荐算法训练及竞品定位策略制定。例如，研发部门可依据偏好特征优化产品设计，市场机构可分析区域竞争格局，电商平台可基于换机概率推送精准促销信息。该数据有效解决了真实数据获取成本高、隐私限制严等问题，赋能企业科学决策，提升营销转化率与资源投放效率，最终推动行业技术创新与市场竞争力提升。

数据ID 家庭关系类别 手机品牌 价格等级 使用时长(标准化) 游戏偏好系数 视频偏好系数 新闻偏好系数 体育偏好系数 购物偏好系数 购买力等级 换机概率 Apple购买概率 1 单身 Apple 高端 0.53 0.43 0.47 0.16 0.33 0.59 高 0.85 0.92 2 母亲 Huawei 高端 0.31 0.06 0.38 0.31 0.13 0.94 高 0.45 0.23 3 父亲 Xiaomi 高端 0.48 0.33 0.40 0.24 0.56 0.52 中高 0.72 0.18

数据ID 家庭关系类别 手机品牌 价格等级 使用时长(标准化) 游戏偏好系数 视频偏好系数 新闻偏好系数 体育偏好系数 购物偏好系数 购买力等级 换机概率 Apple购买概率