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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着互联网技术的发展，互联网思维也逐渐普及开来，这种思维推动着经济形态不断发生演化升级，从而带动社会经济迅猛发展，电子商务便是其中一个典型的例子。京东、淘宝、拼多多，各大电商平台快速崛起，网购已经逐渐从一种年轻人的时髦行为，转变为一种社会大众的普遍行为。

商品种类的极大丰富，人们个性化需求的显著提升，传统大面积广告投放模式的性价比越来越低，已经不能满足当前营销模式的发展需求。精准营销，旨在提高和促进营销业绩目标的达成，是一种把适当的信息（right message）在适当的时间（right time）通过适当的渠道（right channel）推送给适当的用户（right customer）的新型营销模式，已经成为各大电商平台关注的关键问题。

2. 研究的基本内容

本次京东用户预测数据过程有四个部分组成，分别是数据清洗，数据分析，提取特征工程，建立xgboost模型预测。

第一部分：研究背景及意义，研究内容。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

查找大数据及机器学习研究背景资料，以及xgboost算法原理，学习python软件进行处理数据方法，接着理解京东数据含义，对京东的数据进行预处理，最后得到训练集、验证集、测试集，建立xgboost模型，多次实验，配置合理的参数，不断的训练特征，导入得分文件，得到比较好的评价分数。

进度安排：

4. 参考文献

[1] 杨贵军，徐雪，赵富强.基于xgboost算法的用户评分预测模型及应用[j]. 数据分析与知识发现，2019，3(01)：118-126.