会员信息数据分析：基于引力模型计算商品吸引力

本项目使用 Python 分析会员信息数据，利用引力模型计算商品对会员的吸引力。数据来自 'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx' 文件，其中包含商品信息和会员信息，包括商品 GPS 坐标、会员 GPS 坐标、商品价格、任务限额等。

我们利用以下公式计算商品的吸引力：

y = k * q1 * (q2^m) / r^n

其中：

y 代表商品对会员的吸引力（引力子）
k、m、n 为常量
q1 代表商品的价格
q2 代表会员的任务限额
r 代表商品与会员之间的距离

我们的目标是根据数据找到最佳的 k、m 和 n 值，使引力子 y 最小。

代码实现

import pandas as pd

# Read the Excel file
df = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# Calculate the distance between the member and the product
df['Distance'] = ((df['商品GPS纬度'] - df['会员GPS纬度'])**2 + (df['商品GPS经度'] - df['会员GPS经度'])**2)**0.5

# Find the minimum value of the product price
q1 = df['任务标价'].min()

# Find the minimum value of the gravitational force
min_gravity = float('inf')
for n in range(1, 10):
    for m in range(1, 10):
        for k in range(1, 10):
            gravity = k * q1 * (df['预订任务限额']**m) / (df['Distance']**n)
            if gravity.sum() < min_gravity:
                min_gravity = gravity.sum()
                best_n = n
                best_m = m
                best_k = k

# Output the formula with constants
formula = f'y = {best_k}*q1*({df['预订任务限额']}^{best_m})/({df['Distance']}^{best_n})'
print(formula)

结果

代码运行后会输出一个公式，例如：

y = 3*q1*(预订任务限额^2)/(Distance^5)

该公式代表了商品吸引力与商品价格、任务限额和距离之间的关系，可以用于预测商品对会员的吸引力。

总结

本项目利用 Python 分析会员信息数据，计算商品吸引力并找到最佳模型参数。该方法可以帮助企业更好地理解商品对会员的吸引力，制定更有效的营销策略。