一、项目简介（简历原文精简版）两阶段模型设计与开发：阶段 1（分类模型）： 主要使用随机森林等算法，预测客户是否会进行交易，精准识别过去成交量为 0 的客户。阶段 2（回归模型）： 在阶段 1 结果基础上，对预测为 0 的客户进行修正后，针对其余客户进行成交量预测；应用随机森林、梯度提升、模型堆叠等回归方法，显著提升预测精度。预测指标： 两阶段模型的 R² 可达 0.87，并针对高度不平衡数据集进行了处理和优化。成果： 两阶段方法有效提高了潜在高价值客户的挖掘与成交量预测的准确度，为后续个性化营销与重点客户管理提供数据支持。二、项目主要思路与流程变量维度：1. 客户身份维度CustomerID...