本篇使用UCI機器學習資料庫的Online Shoppers Purchasing Intention Dataset，資料內容為12330筆的顧客網站不同形式(管理、消息、產品)頁面的瀏覽數、瀏覽時間、離開率、跳轉率、頁面價值，以及顧客來自區域、作業系統、瀏覽器等等類別背景變項，本篇將會透過統計與機器學習方式篩選變項，並進行最終顧客是否會購買的預測。 1、首先讓我們載入資料並查看一下資料型態，發現部分背景變項被錯誤轉換成整數型態，不過本篇只會使用連續變項，所以無需進行修改，唯有想要預測的y值Revenue是布林值，將它改成R語言中的factor後進行下一步。
2、刪除第11~17項背景變項，在R語言中可透過c(11:17)這種方式表達從第11筆到17筆資料，加上負號(-)代表是移除這些資料，所以也可透過c(1:10,18)這種方式表達，透過colnames方式重新命名column名稱，並指定為所引入之指定內容。
接著我們引入Hmisc這個套件，裡面的rcorr函數可以讓我們一目了然的察看各變項之間的相關性，對於我們查看資料狀態及建立統計迴歸模型都有很好的幫助，避免可能會遇到的問題，如：多元共線性。
3、根據上方資料，我們會發現行政管理瀏覽次數(Adm.)和行政管理頁面瀏覽時間(Adm_du)有高度相，r=0.60，其他兩種頁面也有同樣情況，回頭查看原始資料發現，基本上如果顧客沒有瀏覽該種頁面，該種頁面的瀏覽時間也會為0，也就是說，只要次數為0，時間必定為0；次數不為0，時間必定不為0。(當發生此種現象，代表資料並非獨立，(0,0)的資料實際上沒有帶來任何資訊，往後會提及處理這種現象的方式)
因為缺乏相關領域的知識，我還是先留下這些資料，於下一步執行特徵篩選再進行刪除的動作。
4、我們可以簡單地透過Boruta這個函數得到特徵選取的建議，方式為
Boruta(y~X, data)，呈現的報表會給予特徵是否為重要特徵，根據報表回應，所有變項都是重要變項，我們就不排除任何一個特徵。
5、最後我們透過決策樹建立模型，預測出顧客最後是否進行購物，我們這邊採用rpart函數來進行模型的建立，一樣須先載入rpart套件，模型建立方法與建立線性模型方式很像，我們挑出80%資料當作訓練集、20%當作測試集，最後透過predict這個函數將測試集的資料預測，並製作混淆矩陣檢查預測準確度。
6、結論，透過上述方法與特徵選取過程，預測準確度可達接近90%，但其實這個資料集中有很大的資料不平衡問題(unbalaneced data)，往後會提及相關的解決方式，如undersampling、smote、GAN等等方式。
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