会员信息数据分析：引力子模型参数拟合

本项目分析了会员信息数据，利用商品价格、商品位置和会员位置信息，拟合引力子模型参数，并输出带常量的公式。

数据准备

数据来源于'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx'文件。其中包含以下信息：

'商品GPS纬度' 和 '商品GPS经度' 两列数据组成商品的位置信息。
'会员GPS纬度' 和 '会员GPS经度' 两列数据组成会员的位置信息。
'任务标价' 那列的数据代表商品的价格。

模型公式

引力子模型公式如下：

y = k * q1 * q2 / r^n

其中：

y 代表引力子
k 和 n 为常量
q1 代表商品价格
q2 代表会员支付意愿（暂未考虑）
r 代表商品和会员之间的距离

代码实现

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# 获取商品和会员的位置信息
商品经度 = data['商品GPS经度']
商品纬度 = data['商品GPS纬度']
会员经度 = data['会员GPS经度']
会员纬度 = data['会员GPS纬度']

# 获取商品价格
商品价格 = data['任务标价']

# 计算距离
距离 = np.sqrt((商品经度 - 会员经度)**2 + (商品纬度 - 会员纬度)**2)

# 计算引力子
引力子 = 商品价格 / (距离**2)

# 拟合常量k和n
k, n = np.polyfit(商品价格, 引力子, 1)

# 输出带常量的公式
print('y = {} * q1 * q2 / r^{}'.format(k, n))

结果分析

通过代码计算得到常量k和n的值，并输出带常量的引力子模型公式。该公式可以用来预测不同商品价格和距离情况下，会员对商品的引力子大小。

未来展望

下一步可以考虑加入会员支付意愿等因素，进一步完善引力子模型，提高模型的预测精度。