| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1.绪论 | 第6-9页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第6-7页 |
| 1.2 文献综述 | 第7-8页 |
| 1.3 研究内容、研究方法和书写框架 | 第8-9页 |
| 2.用户数据及其基本面分析 | 第9-20页 |
| 2.1 数据的获取和清洗 | 第9-10页 |
| 2.2 用户的基本统计分析 | 第10-20页 |
| 2.2.1 地域分布情况 | 第10-13页 |
| 2.2.2 性别以及年龄分析 | 第13-14页 |
| 2.2.3 身高、体重和BMI指数分析 | 第14-16页 |
| 2.2.4 跑步里程、跑步次数分析 | 第16-18页 |
| 2.2.5 注册天数分析 | 第18-20页 |
| 3.用户特征分析 | 第20-35页 |
| 3.1 用户类型以及行为特征分析 | 第20-23页 |
| 3.1.1 数据清洗和整理 | 第20页 |
| 3.1.2 聚类分析 | 第20-21页 |
| 3.1.3 用户分类分析 | 第21-23页 |
| 3.2 不同类别交叉分析 | 第23-28页 |
| 3.2.1 地域交叉分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 性别交叉分析 | 第24页 |
| 3.2.3 年龄交叉分析 | 第24-25页 |
| 3.2.4 身高、体重交叉分析 | 第25-26页 |
| 3.2.5 注册天数交叉分析 | 第26-28页 |
| 3.3 指标之间的交叉分析 | 第28-31页 |
| 3.3.1 指标之间的相关性分析 | 第28页 |
| 3.3.2 性别与其他指标的交叉分析 | 第28-29页 |
| 3.3.3 注册天数和身高、体重、BMI指数的交叉分析 | 第29-31页 |
| 3.4 定序回归 | 第31-34页 |
| 3.4.1 数据整理 | 第31-32页 |
| 3.4.2 模型构建 | 第32页 |
| 3.4.3 参数估计 | 第32-33页 |
| 3.4.4 模型选择 | 第33-34页 |
| 3.5 结论 | 第34-35页 |
| 4.总结与展望 | 第35-37页 |
| 4.1 总结 | 第35页 |
| 4.2 不足与展望 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |