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文章目錄
- 航空客戶價值的數(shù)據(jù)挖掘與分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）
- 寫在前面
- 背景與挖掘目標(biāo)
- 1.1 需求背景
- 1.2 挖掘目標(biāo)
- 1.3 項目概述
- 項目分析方法規(guī)劃
- 2.1 RFM模型
- 2.2 LRFMC模型指標(biāo)
- 2.3 分析總體流程圖
- 數(shù)據(jù)抽取探索及預(yù)處理
- 3.1 數(shù)據(jù)抽取
- 3.2 數(shù)據(jù)探索分析
- 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 3.3.1 數(shù)據(jù)清洗
- 3.3.2 屬性規(guī)約
- 3.3.3 數(shù)據(jù)變換
- 數(shù)據(jù)建模&應(yīng)用
- 4.1 模型構(gòu)建-客戶聚類
- 4.2 客戶數(shù)據(jù)特征分析
- 4.2.1 客戶群特征可視化
- 4.2.2 客戶群特征描述表
- 4.2.3 數(shù)據(jù)分析
- 4.3 模型應(yīng)用
- 拓展思考與小結(jié)
- 5.1 拓展思考
- 5.2 小結(jié)
- 完整項目
- 寫在后面
航空客戶價值的數(shù)據(jù)挖掘與分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）
K-Means聚類：https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering
寫在前面
實(shí)現(xiàn)目的：基于K-Means聚類分析模型實(shí)現(xiàn)航空客戶價值大數(shù)據(jù)分析。
電腦系統(tǒng)：Windows
使用軟件：Anaconda（Jupyter Notebook）
Python版本：python 3.9.12
技術(shù)需求：numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn
背景與挖掘目標(biāo)
1.1 需求背景
信息時代的來臨是的企業(yè)營銷焦點(diǎn)從產(chǎn)品中心轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻糁行?，客戶關(guān)系管理成為企業(yè)的核心問題?？蛻絷P(guān)系管理的關(guān)鍵問題是客戶分類，通過客戶分類，區(qū)分無價值客戶、高價值客戶，