数据分析实战经验│客户价值分析

每条的同月份天内作为新的多种不同之处，然后删除样本当中的接续小时和终止小时多种不同之处。我们通过DataFrame的info参天内查看修改后的样本：

（2）针对多种不同多种不同之处的样本仅限于不相一致问题，运应用于置信区间标准化对天内误差参天内展开天内误差线性变换。因为City多种不同之处亦非天内误差类型，不能展开置信区间标准化解决问题。在这里，我们烧掉City多种不同之处，也可以慎重考虑运应用于多误差参天内都有该多种不同之处。

置信区间标准化解决问题后的样本可以运应用于下列代编码方式展开注意到：

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样本探索

为了认识非常独有本解决问题的方式，这里我们运应用于皮尔逊系天内来暗示各参天内之间的关连，与上个范例当中运应用于柱状图深入研究两个参天内多种不同，这次运应用于热力图来暗示参天内之间的关连。在这里，运应用于当中间的深入研究参天内之间关连也是可行的。

可用结果是运应用于皮尔逊系天内来暗示两个参天内之间的关连。从可用结果当中，我们可以看出新飞行中至多(Flight_count)、飞行中里程天内天内(Flight_mileage)和少于折扣率(Avg_discount)具有强特别，例如飞行中至多和飞行中里程天内天内成正特别。直观了解是飞行中至多越多，飞行中的里程天内天内也就越多。其他的多种不同之处之间也有相似的功能性，这里不一一列举了。

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大体观念构建

本范例运应用于飞行中里程天内天内(Flight_mileage)、少于折扣率(Avg_discount)、飞行中频率(Fight_count)和逼使同月份(Months)四个指标展开深入研究。本大体观念根据这四个指标的样本，对客户服务展开聚类分群，配对出新最宝贵的浏览器社群。

采用K-means聚类正则表达式对转车展开分群。简单起见，我们将浏览器分成3类，近似于高、当中、高价误差三类转车。下述代编码方式采用scikit-Learn库下的sklearn.cluster库：

通过K-means聚类将样本归类为三个各种类型，并访问kmeans属性cluster_centers和labels_只能得不到样本的聚类当中心和每条样本各种类型。聚类的精准度如表1请注意：

表1 客户服务聚类结果

得不到聚类结果后，对聚类结果的四个多种不同之处展开深入研究。其当中，客户服务社群3在飞行中至多和飞行中里程天内天内多种不同之处上天内误差最小，在少于折扣率多种不同之处上天内误差最小；客户服务社群2呈现出新和客户服务社群3相反的现象。客户服务社群3凭借较高的飞行中至多和飞行中里程天内天内，折扣率高成为有潜力的浏览器社群。这类浏览器社群贡献最小，但是所占多天内的比例是最小的，我们某种程度优先慎重考虑该类客户服务，对他们驳斥系统性服务，提高该类客户服务的评鉴，尽可能上升该类客户服务运应用于服务小时。相反的，客户服务社群2乘坐至多寡并且近似于折扣率次于，这种客户服务大可能性是打折促销展开消费。客户服务社群1在前三个多种不同之处的发挥都是座落当中间，但是消费小时是最长的，这类浏览器只能捕捉相应的喜好并规章行销策略。客户服务社群3都有高价误差浏览器社群，客户服务社群1都有当中间价误差浏览器社群和客户服务社群2都有高价误差浏览器社群。根据各个客户服务社群的多种不同之处深入研究结果，系统性驳斥独有的行销策略。

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参见书籍

《样本科学译著》

作者：中川、王啸、胡琳梅

折扣：69元

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内容简介

本教材介绍样本科学的德育初学常识，可以作为高等学府大样本专业的专业框架教学教材。本教材以“建立常识大体观念、掌握天内学方式、学会初级实践、认识特别高效率”为原则，为计算机专业类师生深入努力学习样本科学和大样本高效率奠定框架。本教材将系统讲义样本科学的大体观念和常识大体观念、样本深入研究的大体流程和方式（最主要样本预解决问题，回归、聚类、归类等智能深入研究高效率）、大样本深入研究的大体物件，并以Python语言为例，通过大量范例和磨练讲义初级的样本深入研究高效率。

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