基于K―means聚类的客户细分案例分析
聚类分析在市场细分中的应用案例分析
聚类分析在市场细分中的应用案例分析市场细分是市场营销中的关键战略之一，通过将市场划分为不同的细分市场，企业可以更加准确地满足不同消费者的需求，提供个性化的产品和服务。
而聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术，可以在市场细分过程中发挥重要作用，帮助企业实现更精确的市场细分。
在本文中，我们将通过分析一个真实的案例来探讨聚类分析在市场细分中的应用。
该案例涉及到一家汽车制造商，该公司希望根据消费者的购车偏好将市场细分为不同的群体，以便更好地定位和营销其产品。
首先，为了进行聚类分析，我们需要收集大量的消费者数据。
在这个案例中，我们采集了来自不同地区的1000名消费者的数据，包括他们的年龄、性别、收入、家庭人口数量、购车目的和首选汽车品牌等信息。
这些数据将被用作聚类分析的输入。
接下来，我们使用聚类算法对收集到的数据进行分析。
在这个案例中，我们选择了k-means聚类算法来进行分析。
该算法将数据分为预定义数量的簇，每个簇之间的差异最小化。
我们选择了5个簇来表示不同的消费者群体。
通过聚类分析，我们将消费者分为了5个不同的簇。
下面是每个簇的特征描述：1. 簇1：该簇包括了年龄较大、收入较高的消费者群体，他们的购车目的主要是追求舒适性和品牌形象，在购车时更倾向于选购豪华品牌的汽车。
2. 簇2：该簇包括了年轻人群，他们的收入相对较低，购车目的主要是为了实用和经济，他们更倾向于购买价格相对较低且经济燃油的汽车。
3. 簇3：该簇包括了家庭人口较多的消费者群体，他们的购车目的主要是为了家庭出行，他们更倾向于购买多功能、空间较大的SUV或MPV类型的汽车。
4. 簇4：该簇包括了对环保和可持续性较为关注的消费者群体，他们更倾向于购买电动汽车或混合动力汽车。
5. 簇5：该簇包括了喜欢运动和驾驶激情的消费者群体，他们的购车目的主要是追求驾驶的乐趣和速度，他们更倾向于购买跑车或运动型汽车。
通过对聚类结果的分析，汽车制造商可以更好地了解不同消费者群体的需求和偏好。
聚类算法经典案例
聚类算法经典案例聚类算法是一种机器学习技术，它通过将数据分成不同的类别或群集并分配标签来发现数据内在的结构和模式。
下面将介绍几个聚类算法的经典案例。
1. K-Means算法K-Means算法是聚类算法中最常见和最简单的方法之一。
它将数据分成K个类别，并在每个类别中放置一个聚类质心。
接着，算法计算每个数据点到聚类质心的距离，并将其分配给最近的质心，形成一个聚类。
最后，算法更新每个聚类的质心，并重新分配每个数据点，直到收敛为止。
经典案例：在市场细分中，K-Means算法可以用来将消费者分成不同的群体。
例如，可以使用购买历史和口味偏好来将消费者分成健康食品用户、零食用户和高端餐饮用户等。
2. 层次聚类算法层次聚类算法也是一种常见的聚类算法，它将数据分成不同的类别，并使用树状结构来表示聚类过程。
层次聚类算法可以分为凝聚式和分裂式两种。
经典案例：在癌症治疗中，层次聚类算法可以用来识别患者是否属于某种分子亚型，以确定他们的最佳治疗方案。
3. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它将数据分成具有相似密度的群集。
该算法定义了两个核心参数：半径和密度。
接着，算法将密度高于某个阈值的点分配给一个聚类，并且任何不在聚类中的点都被视为噪声。
经典案例：在地理空间数据分析中，DBSCAN算法可以用来识别热点区域或者犯罪高发区，同时排除低密度的区域。
综上所述，聚类算法广泛用于分类、市场细分、癌症治疗、地理空间数据分析等领域。
不同的聚类算法可以应用于不同的问题，选择适当的算法可以帮助得出准确的结论。
k聚类算法案例
K-means聚类算法案例1. 案例背景在机器学习和数据分析领域，聚类是一种常用方法，它将数据集中的样本分成若干个类别，使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的样本相似度较低。
K-means聚类算法是其中一种常用的聚类算法，它根据样本之间的欧氏距离将样本划分为K个不相交的簇。
K-means聚类算法广泛应用于多个领域，例如市场细分、图像分割、文本分类等。
下面以一个市场细分的案例来介绍K-means聚类算法的具体过程和结果。
2. 案例过程步骤一：数据收集与预处理假设一家电商公司收集了一定时期内用户的购物数据，包括每位用户在不同商品类别下的购买金额。
我们的目标是根据用户的购买行为来划分不同的市场细分。
首先，我们需要对数据进行预处理。
对于购买金额这一指标，我们需要对其进行标准化处理，以便于不同商品类别下的购买金额之间的可比性。
步骤二：选择K值K-means聚类算法中的K表示聚类的簇数，即将数据分为多少个类别。
选择合适的K值对聚类结果的准确性至关重要。
为了选择最佳的K值，可以使用肘部法则或轮廓系数。
肘部法则是通过计算不同K 值对应的簇内平方和（SSE）的变化情况，选择拐点处的K值作为最佳K值。
轮廓系数则是根据样本与其所属簇之间的距离和样本与其他簇之间的距离来评估聚类效果，选择轮廓系数最高的K值。
在本案例中，我们选择轮廓系数来选择K值。
步骤三：初始化聚类中心在K-means聚类算法中，需要初始化K个聚类中心，可以随机选择K个样本作为初始聚类中心，或者通过其他方法得到。
步骤四：迭代优化聚类中心K-means聚类算法通过迭代优化聚类中心来划分数据集的簇。
首先，对于每个样本，根据其与各个聚类中心的欧氏距离，将其划分到距离最近的聚类中心所属的簇。
然后，更新每个簇的聚类中心，将聚类中心更新为该簇内所有样本的平均值。
重复以上两个步骤，直到满足停止条件，例如达到指定的迭代次数或聚类中心不再变化。
步骤五：评估聚类结果在完成迭代优化后，我们需要评估聚类结果的准确性和可解释性。
基于某百货商场销售数据的K-means聚类分析
基于某百货商场销售数据的K—means聚类分析陈波红（广西民族大学相思湖学院，广西南宁530000）摘要：当代电商产业的迅速发展,使得零售百货行业遭受强大的冲击，故识别消费能力最为出色的会员群体，维护与这部分会员的友好关系，能给零售业带来稳定的利润。
同时筛选出次活跃的会员，通过有针对性的促销活动刺激这部分会员将极大提高零售百货的利润。
本文对2019年某商场的会员进行分层分类，基于信息登记不完整的会员的比例略高于信息登记完整的会员的比例，但这两类会员的年消费总额相差不大，故只分析信息登记完整的会员。
而在信息完整的会员中，年消费频次为10〜100次的会员，消费总额占信息完整会员的60.8%,故使用K-means均值法对这部分消费力较为出色的会员进行分类，由分类结果可识别出消费能力最为出色的会员为第四类会员，他们的人数占比为信息完整会员的4.4%,但消费总额占比为19.1%。
第一类会员的人数占比57.5%,但消费总额只占23.4%,商场可有针对性地策划促销活动刺激第一类会员的消费，对商场利润的提升将有很大的空间。
关键词：会员信息；客户关系；聚类分析;K-means均值中图分类号:F721文献识别码：A文章编号：2096-3157（2021）01-0015-03客户关系管理是提升企业盈利能力的重要工具,通过识别、筛选出最出色的消费者，建立并维系一个利润最大化的消费者关系组合旳。
对于服务业，无论是金融业、零售百货还是咨询业，客户关系管理在影响企业的盈利方面都是极其重要，若能维护稳定的客户关系，将给企业带来持续稳定的利润来源。
故将企业的顾客进行分类,筛选出消费能力最出色的消费群体，并对该群体进行维护与管理是有必要和有价值的。
随着零售行业竞争的加剧、线上产品及服务的不断涌入，上述行业都面临着极大的挑战，尤其是其盈利能力。
因此,本文将基于某百货商场会员的入会登记数据及会员的消费数据，借助Excel与R语言等数据分析工具，将会员进行粗分类后再使用K-means均值分析方法进行细分类，以便筛选出消费能力最出色的消费群体，并采用有针对性的促销活动，以维护商场与这部分会员到店消费的稳定关系，进而提升百货商场的盈利能力⑵。
kmeans聚类算法应用实例
kmeans聚类算法应用实例K-Means聚类算法应用实例一、K-Means聚类算法简介K-Means聚类算法是一种基于凝聚属性的迭代算法，它旨在将数据集中的样本点分类划分到指定数量的簇中，以达到相关性最强的分组效果。
算法的核心思想是，寻找代表簇中心的聚类中心，并根据距离聚类中心的远近，将样本分类到不同的簇中。
K-Means聚类的目的是要求出最优的聚类中心，使得样本集可以被完美划分成K个簇。
二、K-Means聚类算法的应用实例（1）客群分析K-Means聚类算法可以帮助分析客户行为及消费习惯，自动归类用户构成不同客群，如：高价值客户，积极向上的客户，偶尔购买的客户，交易历史较短的客户，低价值客户等，使企业更明确地识别其客户，选择最佳的沟通方式，创造出最大的收益。
（2）市场营销用户的社会属性，行为属性和品牌属性等，都可以利用K-Means算法对用户进行分类，进而分析用户喜好，细分市场，在不同市场中采取不同的营销战略，从而从更佳的维度去理解市场消费行为，深入分析和把握客户的行为，改善企业的市场营销效果。
（3）图像聚类K-Means聚类算法也可以用于图像处理中的相似图像聚类，以减少用户在查看数据时需要处理太多图像。
它旨在将图像划分为几个集群，使得每个簇中的样本相似度最高。
K-Means聚类算法可以用于解决视觉识别任务中的分类问题，提高图像识别系统的正确率以及效率。
（4）故障诊断K-Means聚类也可以用于故障诊断，将系统参数情况分类，来区分出系统的故障，当某一参数的值远低于正常值时，可以准确的将其分类为异常值，从而确定系统存在什么故障，从而可以有效降低系统故障率，提高系统稳定性和可靠性。
三、四、K-Means聚类算法的优缺点（1）优点a. K-Means算法效率高，计算量少；b. K-Means算法易于实现，调参相对容易；c. K-Means算法执行简单，可轻松融入现有系统；d. K-Means具有 translation invariant， scale invariant等特性，可解决非线性问题；（2）缺点a. K-Means算法的缺点是受初始聚类中心的影响较大，其结果可能受噪声干扰；b. K-Means算法可能收敛到局部最佳解；c. K-Means算法不能解决不同量级聚类间隔差异大的问题；d. K-Means算法对异常值存在敏感性，容易影响到聚类结果。
somk-means聚类分区案例
somk-means聚类分区案例K-means聚类分区案例第一篇在数据分析领域，聚类是一种常用的无监督学习方法，能够将数据集中具有相似特征的数据样本划分为不同的类别或群组。
其中，K-means聚类是一种常见而有效的方法，它通过为每个数据样本分配一个与之最相似的聚类中心来实现分类。
在本文中，我们将介绍一个关于K-means聚类分区的案例。
将我们的案例定位于零售行业，想象一家超市的连锁店正计划在不同区域开设新的分店。
为了确定最佳的分店位置，他们决定利用K-means聚类算法对特定区域的顾客进行分析。
这样可以使他们对不同的市场细分，更好地了解各个区域的消费者需求和购物习惯。
通过这种方式，企业可以制定更有针对性的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
首先，我们需要收集一些与消费者行为相关的数据。
这些数据可以包括每个顾客的购买记录、年龄、性别、消费金额等信息。
假设我们已经获得了一份包含500个顾客的数据集。
接下来，我们需要对数据进行预处理。
这包括去除异常值、处理缺失值以及数据标准化等步骤。
这些步骤旨在保证数据质量和可靠性，在分析过程中不会产生误导性的结果。
一旦数据预处理完成，我们可以开始使用K-means聚类算法。
该算法的基本思想是，通过计算每个数据样本与聚类中心的距离，将其归类到距离最近的聚类中心。
为了完成这个过程，我们首先需要确定聚类的数量K，也就是分店的数量。
为了确定最佳的K值，我们可以使用一种称为肘方法的技巧。
该方法基于聚类误差平方和（SSE），即聚类中心与其所包含数据样本距离的平方和，来评估聚类质量。
我们可以通过尝试不同的K值，计算相应的SSE，然后选择SSE曲线上的“肘点”作为最佳的K值。
在确定了最佳的K值之后，我们可以应用K-means算法进行聚类分析。
通过迭代更新聚类中心和重新分配样本，我们可以获取最终的聚类结果。
这些结果可以帮助我们理解不同区域顾客的消费行为和购物偏好。
最后，我们可以将聚类结果可视化，并提取有关每个聚类的关键特征。
聚类分析法经典案例
聚类分析法经典案例
聚类分析是一种常用的数据分析方法，它能够将相似的观察对象分为一组，并将不相似的对象分为不同的组。
下面将介绍一个经典的聚类分析案例。
在电信行业，客户流失是一个非常重要的问题。
为了降低客户流失率，一家电信公司希望通过聚类分析来识别客户流失的特征，以便进行有针对性的营销策略。
首先，该公司收集了一些客户数据，如客户的年龄、性别、月平均消费金额、通话时长等。
然后，利用聚类分析方法，将客户分为不同的组。
在这个案例中，我们可以采用k-means聚类算法。
通过聚类分析，该公司发现了三个客户群体。
第一组客户是高消费高通话客户，他们的平均消费金额和通话时长都很高。
第二组客户是低消费低通话客户，他们的平均消费金额和通话时长都很低。
第三组客户是高消费低通话客户，他们的平均消费金额很高，但通话时长很低。
利用聚类分析的结果，该公司能够采取有针对性的营销策略。
对于高消费高通话客户，他们可能是该公司的忠诚客户，可以通过提供一些优惠或奖励来保持他们的忠诚度。
对于低消费低通话客户，可以通过提供更具吸引力的套餐或增加服务内容来激发他们的消费需求。
对于高消费低通话客户，可以通过了解他们的通话行为，推出更适合他们的通话套餐，以增加他们的通话时长。
通过这个案例，我们可以看到聚类分析在客户流失预测和营销策略中的重要作用。
它可以帮助企业快速识别不同类型的客户，有针对性地制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度，降低客户流失率。
聚类分析还可以应用于其他领域，如金融、医疗等，具有广泛的应用前景。
kmeans应用案例
kmeans应用案例Kmeans应用案例。
Kmeans是一种常用的聚类算法，它可以将数据集分成不同的组别，每个组别内的数据点之间的相似度较高，而不同组别之间的数据点相似度较低。
Kmeans算法在数据挖掘、模式识别、图像分割等领域有着广泛的应用。
下面我们将介绍Kmeans算法在实际应用中的一些案例。
首先，Kmeans算法在市场细分中的应用。
在市场营销中，我们经常需要对客户进行细分，以便更好地了解客户的需求和行为习惯。
Kmeans算法可以根据客户的消费行为、地理位置、年龄等特征，将客户分成不同的群体，从而帮助企业更好地制定营销策略，提高营销效果。
其次，Kmeans算法在医学影像分析中的应用。
在医学影像分析领域，医生需要对大量的影像数据进行分析，以辅助诊断和治疗。
Kmeans算法可以对医学影像数据进行聚类，将相似的影像分成一组，有助于医生更快地找到病变区域，提高诊断的准确性。
另外，Kmeans算法在推荐系统中也有着重要的应用。
在电商平台、社交媒体等应用场景中，推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的产品或内容。
Kmeans算法可以根据用户的历史行为和偏好，将用户分成不同的群体，从而为用户推荐更符合其兴趣的产品或内容，提高推荐的准确性和用户满意度。
此外，Kmeans算法还可以在无人驾驶领域中发挥重要作用。
无人驾驶汽车需要对周围环境进行感知和理解，Kmeans算法可以对传感器获取的数据进行聚类，识别出不同的交通参与者、道路情况等，从而帮助无人驾驶汽车更好地做出决策，确保行车安全。
总的来说，Kmeans算法在各个领域都有着广泛的应用，它可以帮助我们更好地理解和利用数据，从而提高工作效率和决策的准确性。
随着人工智能和大数据技术的发展，相信Kmeans算法在未来会有着更广阔的应用前景。
利用KMeans聚类进行航空公司客户价值分析
利⽤KMeans聚类进⾏航空公司客户价值分析准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据，本⽂利⽤了航空公司的部分数据，利⽤Kmeans聚类⽅法，对航空公司的客户进⾏了分类，来识别出不同的客户群体，从来发现有⽤的客户，从⽽对不同价值的客户类别提供个性化服务，指定相应的营销策略。
⼀、分析⽅法和过程1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3。
建模与应⽤传统的识别客户价值应⽤最⼴泛的模型主要通过3个指标（最近消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费⾦额（Monetary））来进⾏客户细分，识别出价值⾼的客户，简称RFC模型。
点击查看在RFC模型中，消费⾦额表⽰在⼀段时间内，客户购买产品的总⾦额。
但是不适⽤于航空公司的数据处理。
因此我们⽤客户在⼀段时间内的累计飞⾏⾥程M和客户在⼀定时间内乘坐舱位的折扣系数C代表消费⾦额。
再在模型中增加客户关系长度L，所以我们⽤LRFMC模型。
因此本次数据挖掘的主要步骤：1).从航空公司的数据源中进⾏选择性抽取与新增数据抽取分别形成历史数据和增量数据2).对步骤1）中形成的两个数据集进⾏数据探索分析和预处理，包括数据缺失值和异常值分析。
即数据属性的规约、清洗和变换3).利⽤步骤2）中的处理的数据进⾏建模，利⽤Python下Sklearn库中提供的KMeans⽅法，进⾏聚类4)。
针对模型的结果进⾏分析。
⼆。
数据处理1.下⾯是本次试验数据集的⼀部分截图，数据集抽取2012-4-1到2014-3-31内乘客的数据，⼀个62988条数据。
包括了会员卡号、⼊会时间、性别、年龄等44个属性。
2.数据探索分析：主要是对数据进⾏缺失值分析与异常值的分析。
通过发现原始数据中存在票价为空值，票价最⼩值为0，折扣率最⼩值为0、总飞⾏公⾥数⼤于0的记录。
其Python代码如下：def explore(datafile,exploreoutfile):"""进⾏数据的探索@Dylan:param data: 原始数据⽬录:return: 探索后的结果"""data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8')explore=data.describe(percentiles=[],include='all').T####包含了对数据的基本描述，percentiles参数是指定计算多少分位数explore['null']=len(data)-explore['count'] ##⼿动计算空值数explore=explore[['null','max','min']]####选取其中的重要列explore.columns=['空值数','最⼤值','最⼩值']"""describe()函数⾃动计算的字段包括：count、unique、top、max、min、std、mean。
基于K-means聚类算法的客户价值分析研究概要
基于K-means聚类算法的客户价值分析研究摘要本文重点讨论了聚类分析方法中K-means聚类算法在客户价值分析中的作用，通过对客户的现有价值和潜在价值进行分析，对客户进行细分。
在此基础上，企业可结合行业的特征找出各类客户的特点，实行差异化服务策略，让更好的资源和服务提供给最有价值客户，从而达到顾客满意、企业盈利的目的。
关键词聚类分析 K-means聚类算法客户价值1 引言市场分析理论认为，20%的客户带来约80%的利润，即帕累托所谓“关键的少数与次要的多数”的关于市场分布的一般规律[1]。
通常情况下，只有少部分高价值的客户才能够为企业带来大部分利润。
进行客户细分后，企业可以为高价值客户提供足够的技术和人力试粗С郑猿浞致闫涠云笠悼突Х竦钠谕Ｏ喾矗俨糠值图壑档目突в惺焙蛏踔粱岣笠荡锤豪蟆６蠖嗍突г虼τ诟呒壑涤氲图壑抵屑洌瞧笠抵匾目突海；岫云笠档牟莆褚导ú艽蟮挠跋臁Ｒ环矫妫腔岽锤嗟目突Х⒄够幔涣硪环矫妫且不嵬贝春芨叩脑擞缦铡６云笠道唇玻呒壑悼突峁┯胖实姆窈苤匾煌忝娴目突峁┫嘤Φ挠姓攵孕缘姆褚餐匾?lt;/DIV>作为数据挖掘技术中的一种重要的方法，聚类分析可以用于大量客户群细分。
按不同特征将客户分群后，就可以为每一群开发独立的预测模型，并根据每一群的不同特点进行分析，从而提供差异化服务或产品。
常见的聚类分析算法主要有以下三类：（1）划分法：给定一个有N个（K<N）元组或者记录的数据集，构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类。
对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好。
使用该基本思想的算法有K-means算法、K-medoids 算法和CLARANS算法。
（2）层次法：对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。
具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
代表算法有BIRCH算法、CURE算法以及CHAMELEON算法等。
聚类分析简单例子
聚类结果优化策略
特征选择
选择与聚类任务相关的特征，去除冗余和无 关特征，提高聚类效果。
选择合适的聚类算法和参数
针对数据集的特点选择合适的聚类算法，并 调整算法参数以达到最佳聚类效果。
特征变换
通过降维或升维技术，将原始特征转换为更 有利于聚类的特征空间。
集成聚类
将多个聚类结果集成起来，得到更稳定和可 靠的聚类结果。
聚类结果的解释性
当前聚类算法往往缺乏对聚类结果的解释性，使 得用户难以理解聚类结果的含义。未来可以研究 如何提高聚类结果的解释性，使得聚类分析更加 易于理解和应用。
高维数据聚类
随着数据维度的增加，传统聚类算法可能会面临 “维数灾难”的问题。未来可以研究专门针对高 维数据的聚类算法，以提高聚类的准确性和效率 。
初始化
选择K个点作为初始聚类中心。
分配数据点
计算每个数据点与K个聚类中心 的距离，将其分配给最近的聚 类中心。
更新聚类中心
重新计算每个聚类的中心点， 即该类中所有数据点的均值。
迭代
重复分配数据点和更新聚类中 心的步骤，直到聚类中心不再 发生变化或达到最大迭代次数
。
层次聚类算法原理
01
02
03
04
初始化
将每个数据点视为一个独立的 簇。
合并簇
计算每对簇之间的距离，将距 离最近的两个簇合并为一个新
的簇。
更新距离
重新计算新簇与其余簇之间的 距离。
迭代
重复合并簇和更新距离的步骤 ，直到达到预设的簇数量或簇 之间的距离超过某个阈值。
DBSCAN算法原理
初始化
选择任意一个未访问过的数据点作为种子 点。
标记噪声点
数据准备
K-means算法在移动客户细分中的应用研究
闲时 通 话 次 数 比
IP
FR E E R E CS
闲时 通话 次数 占总通 话 次 数的 比 例
I P 长 途 占总 时长 的 比 例
8 770
．
进行
，
最 终 的 聚 类 结 果 使 目标 函 数 值 取 得 极 小 值
。
达 到较
长途时 长 比
IP C T L E N 5 00
．
优 的聚 类 效 果
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K K
-
根 据 聚 类 结 果 的 表 达 方 式 又 可 以分 为 硬 )算 法
C M
、
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(H
C M
模糊
K
—
m
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算 法 (F
C M
)和 概 率
本地遥话次数 比 漫游 次 数 比
基于聚类算法的客户细分研究──以零售企业为例
基于聚类算法的客户细分研究──以零售企业为例随着市场竞争的加剧，企业越来越意识到客户细分的重要性。
如何更好地了解顾客的需求和行为，针对不同客户提供个性化的营销服务，已经成为零售企业的重要课题。
而聚类算法作为数据挖掘领域的一个重要算法，它可以对客户进行细致的划分和分析，为企业的营销决策提供有效的支持和依据。
本文将基于聚类算法的客户细分研究，并以零售企业为例进行分析。
一、聚类算法概述聚类算法是指将大量的数据集合，根据它们之间的相似性分成若干个簇的过程。
在聚类过程中，同一簇内的数据对象相似度高，不同簇间的数据对象相似度低。
聚类算法广泛应用于各种领域，如数据分析、图像处理、机器学习等。
根据数据的类型和特征不同，聚类算法可以分为多种，如K-Means聚类、层次聚类、密度聚类等。
其中，K-Means聚类算法是最为常用的一种算法。
K-Means聚类是根据数据点之间的欧式距离求解数据簇划分的一种算法。
它的基本思想是通过随机选择初始簇中心点，将数据点逐个分配到最近的簇中心中，然后重新计算每一簇的中心点，再次将所有数据点分配到最近的簇中，这个过程一直重复直至达到收敛条件为止，最终得到簇划分结果。
K-Means聚类算法的优点在于计算速度快、容易实现、易于解释等。
二、客户细分的应用客户细分是指将客户按照其特定的属性或者行为进行分类，以便于企业更好地针对客户的需求和行为进行营销活动。
客户细分的目的在于实现个性化营销，让不同的客户得到不同的服务和关爱，从而提高客户满意度和忠诚度。
客户细分的应用非常广泛，如零售业、银行业、保险业等。
其中，零售企业在客户细分方面的应用最为广泛，它通过对客户购买行为、消费习惯等进行分析，将客户划分为高价值客户、中等价值客户、低价值客户等不同层次的客户，并给予相应的服务和关怀。
三、零售企业的客户细分实践以某家超市为例，对不同类型的客户进行聚类分析。
1. 数据采集和处理针对某家超市的顾客，使用线下营销与线上活动的数据进行收集。
基于K-means聚类和神经网络的电商客户潜在价值分析
４ 客户分类求解 结果与评价 ４ ． １客户分类求解结果 以天猫某数码产 品专营 网店为例 ，对其 ２ ０ １ ４年的部分交易记 Ｉ １ ， ＞Ｓ ｊ ， ， ｋ ≠Ｊ ａ ｋ １ ｏ ， ｏ Ｐ ｅ （ ２ ） 录进行预处理之后 ，导入 在 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ中建立的客户分类模 型进 行求 竞争后的权值按照下式 进行修 正 ， 对于所有 的输 入层 神经元 ｉ ， 解 ， 最终 将该 网店客 户分为 ９类 ， 每类客户数量 的分 布气泡 图如图
３。
有
ｆ １
４ ． ２基于客户分类的客户管理评价与建议 该 网店客户结构极 为不合理 ， 综 上可见 随机型 、 一次型 和一般 式中， ａ为学 习参数 ， Ｏ ＜ ａ ＜ １ ； ｍ为输入 层 中输 出为 １的神经 元 争 取型共 占比 ５ ６ ％， 都属于容易 流失的低价值客户 ， 这不利 于该网 个数 ， 即 一 。 店 的客户关系有效管理和持续经营。网店商家应以此为依据 ， 调整 。 台 其客户管理方案和营销模式。客户管理与营销方面 ， 对重 点保 持型 ３ ． ２基 于客户潜在价值的客户分类模型构建 客户 、 主要 争取 型客 户 、 重点争取型客户采用忠诚度计划 ， 对客户进 利用 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ， 基于 Ｋ — ｍｅ ａ ｎ ｓ 和 自组织竞争人 工神经 网络对 客户 行个性 化服务 ， 利用会员制 、 积分制 等回馈方式来保持该 类优质 客 户； 对潜力 型 、 初生型客户加大营销力度 ， 用优质服务 和低价策 略增 潜在价值 指标 建立 聚类模 型 ， 建模 流程见图 ２ ｒ １ 。 强对该类 客户的吸引力 ；对随机型和一 次型客户可 以降低关 注程 （ １ ） 数据预处理 。 对 天猫某数码专 营店获取 的交易记 录数据进行 补充 和重组 ， 筛 度 ， 避免管理资源浪费 ； 对一般 争取型客户 ， 主要采用低价策 略来 争 选 １ ０ ０位 客户 的客户价值指标数据 。对所有数据进行 归一化处理 ， 取。 参 考 文献 消除量纲不 同对 聚类 的影响 。 （ ２ ） 基于 Ｋ — ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 法 的初 步聚类 。 【 １ 】 刘峰． 基 于聚类分析和神经 网络的时 间序列预测方法［ Ｊ ］ ． 微 电子学 ２ ０ ０ ６ （ ９ ） ： ８ ５ — ９ ０ ． 利用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ的 ｋ ｍｅ ａ ｎ ｓ函数对 客户 的三个客 观属性 指标 数据 与 计 算 机 ， ｆ ２ １ 段 素花． 电信运营 中的客 户价值模 型的分析与设计【 Ｄ ］ ． 成都 ： 成都 进行 聚类 ， 初步将客户分为三类 。 （ ３ ） 基于神经网络的精细聚类 。 理 工大学， ２ ０ １ ０ ． ３ 】 刘朝 华． 基 于 客 户 价 值 的 客 户 分 类模 型研 究【 Ｄ 】 ． 武 汉： 武 汉 华 中科 利用 自组织竞 争人工神经 网络对 上述分好 的三类客 户进行细 【 分： 选取每一类 中约 ６ ０ ％的数据用 于神经网络训练 ， 约４ ０ ％的数据 技 大学 ， ２ ０ ０ ８ ． 用于 预测 ， 在每个类内部依据客户行 为习惯指标分别建立神经 网络 聚类模型 ， 并进行预测。 （ ４ ） 整合聚类结果 ， 得 出客户潜在价值分类最终结果 。
基于k-means的客户细分
二、基于k-means的客户细分：本节基于R、F、M三个指标利用spss软件对客户进行聚类分析，R是客户最近一次消费距离至今的时间间隔，单位为天；F是客户的消费次数；M是客户的消费总额。
首先，对数据进行清洗，识别并除去孤立点、噪声数据等。
通过散点图可以看出图中有两个比较孤立的数据，为了避免对最后的聚类结果产生影响，删除这两个孤立点。
去除孤立点之后，散点图如下：因为R、F、M三个指标的量纲不同，大小也不同，所以为了消除这些差异，分别对这三个指标标准化。
采用标准差标准化的方法对这三个指标进行标准化，标准差标准化是将变量中的观察值（原数据）减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。
经过标准化的数据都是没有单位的纯数量。
对变量进行的标准差标准化可以消除量纲影响和变量自身变异的影响。
根据R、F、M三个值与各指标的均值的对比，可以将用户分为8个等级，对标准化后的数据进行聚类分析，采用k-means聚类法将客户聚为8组，从上图的聚类结果可以看出各分类中客户数量，1类1442人，2类76人，3类2747人，4类370人，5类7745人，6类742人，7类10389人，8类19342人，一共42853人。
上图中的结果是依据标准化后的数据得来的，为了观察原数据的情况，需要将数据还原到原始数据。
上图是原始数据的情况，1类客户R均值为36.4，F均值为1.78，M均值为702.892类客户R均值为23.32，F均值为6.50，M均值为1659.673类客户R均值为27.44，F均值为2.00，M均值为305.424类客户R均值为27.08，F均值为3.31，M均值为1178.735类客户R均值为70.60，F均值为1.03，M均值为192.816类客户R均值为29.04，F均值为3.23，M均值为486.997类客户R均值为25.57，F均值为1.00，M均值为333.708类客户R均值为26.52，F均值为1.00，M均值为137.87所有客户R均值为34.69，F均值为1.17，M均值为242.76将每类客户的R、F、M三个指标的均值与所有客户对应的指标均值进行对比，可以看出8类客户共划分为5类上图为各类客户客户总人数。
聚类分析案例
聚类分析案例聚类分析是一种数据分析方法，用于将数据集中的对象分成不同的群组，使得群组内的对象相似度较高，而不同群组之间的相似度较低。
以下是一个聚类分析的案例。
假设一个公司试图了解他们的客户群体，以便更好地进行市场细分和定位。
该公司采集了一系列与客户相关的特征，比如年龄、性别、购买行为等。
他们打算使用聚类分析来将这些客户划分为不同的群组，以便更好地了解每个群组的特征和需求。
首先，该公司需要对数据进行预处理。
他们将删除一些不相关或重复的特征，并对缺失数据进行填充。
然后，他们需要选择一个合适的聚类算法来检测潜在的群组结构。
在这个案例中，他们选择了k-means算法，因为它是一个简单而高效的方法，适用于大规模数据集。
接下来，他们需要选择聚类的数量。
为了确定最佳的聚类数量，他们使用了“肘部法则”。
该方法计算了不同聚类数量下的聚类误差平方和（SSE），并绘制了一个聚类数量和SSE的折线图。
根据折线图，他们选择了一个聚类数量，使得SSE的降幅明显减缓的那个点。
在这个案例中，他们选择了5个聚类。
最后，他们使用选定的聚类数量运行k-means算法，并获取每个客户所属的聚类。
然后，他们对每个聚类进行分析，比如计算平均年龄、男女比例、购买偏好等。
通过对聚类结果的比较，他们可以发现不同群组之间的差异和相似之处，从而得出关于每个群组的特征和需求的结论。
通过这个聚类分析，该公司发现客户群体可以分为以下几个群组：青年女性购买群体、中年男性购买群体、中老年女性购买群体、青年男性购买群体和普通购买群体。
他们发现不同群组的平均年龄、男女比例和购买偏好存在显著差异，这为他们的市场细分和推广战略提供了有力的支持。
综上所述，聚类分析是一个有用的数据分析方法，可以帮助企业了解客户群体的特征和需求，从而更好地进行市场细分和定位。
通过对数据的预处理、选择合适的聚类算法和聚类数量，以及对聚类结果的分析，企业可以获得有关客户群体的深入洞察，并为营销决策提供有力的支持。
基于k-means算法的数据挖掘与客户细分研究
业务
机器学习等
大数据
预处理
结合业务获 取需要数据
数据挖掘
业务决策
验证得出结论
图 1 大数据挖掘过程
为获得市场竞争机会，很多企业从客户细分角度出发，进 行有价值的数据挖掘。客户细分是 1956 年美国学者温德尔史 密斯提出来的。随着研究的深入，1994 年 Hughes 提出了关于客 户细分标准的 RFM 模型，R （Recency） 代表最近一次消费，F （Frequency）代表消费频次 M（Monetary）消费额度。目前大多学 者用此模型进行客户细分。国内当前利用大数据进行客户细分 研究很多，陈静宇（2004）提出了中间商潜在客户价值的能力空 间和市场空间分析模型、客户价值立方体细分模型及需求链分 析模型。毛躍霖（2015）通过建立客户流失预测模型，针对不同 流失进行靶向营销，减少客户流的流失。王虹、孙红（2016）提出 运用混合聚类算法应用到汽车销售公司的客户细分管理中。总 的来讲，大数据挖掘和企业客户细分结合研究，可以针对细分 结果的不同，使客户拥有更好产品体验。
由于 k-means 均值算法分类 k 值随机选取，为了选取更好
的分类结果，评估最优的聚类个数，有两种方法：平均轮廓系数
和手肘法.平均轮廓系数公式表示：
Si=
xi -yi max{xi ，yi
}
（4）
xi 表示第 i 个聚类点到本类其他店的平均距离。yi 表示第 i 个聚类点到其他类中点的平均距离 Si 取值范围为（-1，1）越接 近 1 表明分类越好。
一尧客户细分及细分方法 1. 客户细分 当前流行的客户细分主要特点有个性、态度、行为、忠诚度 等，同时以 RFM 模型为基础，根据业务需要进行细分。这样就 能更有效根据客户不同特征，提供给客户需要的产品。
基于K―means聚类的客户细分案例分析
基于K―means聚类的客户细分案例分析【摘要】当今流行的客户细分理论的视角主要关注在消费市场的细分上，现有的客户细分理论中根据客户购买的产品特征进行细分的分析和研究相对较少，因此本文的研究就是把某品牌鞋子的风格特征作为细分变量，基于某企业的销售数据来进行分析，选择K-means聚类分析方法结合企业的实际情况，划分出不同的客户群，企业可以根据不同客户群的需求和对企业的贡献制定不同的宣传营销策略，降低企业的销售成本，提高企业的竞争力。
【关键词】客户细分K-means聚类案例分析营销策略一、案例介绍某公司是一个以鞋类的研发制造及品牌管理为主的时尚集团公司，业务遍及大中华区（中国大陆、香港、台湾）、亚洲、欧洲及北美洲，是中国最成功的国内品牌之一。
该公司在中国经营的组织架构为：总公司――分公司――专卖店。
其中，总公司负责拓展策略和公司年度工作计划的制定，以及成本控制和分公司事务管理。
分公司负责执行总公司的战略，对专卖店、专卖店人员实施管理，工作内容包括：新开专卖店寻址、申请开店、签约、开店；对分公司人员管理、分公司销售指标达成、执行总公司促销活动等。
二、数据处理（一）数据准备原始数据包括两张表：客户交易记录表和鞋子具体属性表，其中客户交易记录表与鞋子属性表连接的变量是鞋子ID，交易记录数据的时间是过去一年2013年9月1日到2014年9月1日。
（二）数据清洗该企业一年的交易记录有几千万条，所以原始的交易数据量非常大，这样就很容易出现噪声数据、空缺数据和不一致数据，所以必须要经过一系列的分析与处理，包括对缺失值的处理和异常值的处理，例如：去除客户属性为空的客户记录、剔除消费额和消费次数不在正常范围内的客户记录等。
（1）剔除异常的正负交易。
从客户交易记录表中选出过去一年交易ID不为空的正常交易记录，交易记录表中的金额有正负之分，正表示购买记录，负表示退货记录，要剔除掉没有正交易与之对应的退货记录。
（2）剔除异常的购买数量和金额。
《Python商业数据分析》案例：顾客市场细分
从该页面退出网站的浏览量和所有进入本页面的浏览量的比值。 所有页面都有退出率。
页面价值（Page Values）
用来衡量一个页面的单次浏览量针对特定目标的价值。
16.2 数据介绍
页面价值计算举例：
单路径： 假设页面D和E的价值分别为10和100， 则商品页B的价值为110。
Month_new
0.48889 0.24409 0.54623 0.69898 0.86440
16.3.1分析方法
聚类得到5类消费者，都有各自的特征：
第一类消费者占整体的8.2%，这类消费者浏览的页面价值最低，跳出率和退出率最高，而完成购买度最低， 说明消费者更多倾向于浏览网页获取信息，并没有发生实际购买行为。此外，我们可以看到这类消费者访 问日期与节日比较靠近，在商品类页面停留时间很短，可以推测这类消费者往往在节假日期间来平台浏览 某些特定商品，由于没有认真浏览商品信息，因此大概率关注价格以进行比价。我们将此类称为浅层浏览 型。
Revenue_new
0.02299 0.08744 0.15937 0.27551 0.21073
ProductRelated
0.00741 0.04023 0.04908 0.02433 0.06351
OperatingSystems
0.18172 0.16186 0.16462 0.15926 0.15969
享乐浏览型
这类消费者没有明确的购买意向，注重浏览商品带来的购物体验和快感。这些消费者购买决定通常出于感性，当商 品吸引性较大且价格适宜时就有可能会达成交易。因此，可以从两个方面进行引导：一方面由于这部分消费群体具 有感性的购物决策特征，促销手段是激发消费者购买欲望最简单直接的方式。电商平台可以通过季节营销、节日营 销、事件营销和特色页面布局等方式来吸引这类消费者。如季节营销可以在宣传标语和首页广告位突出季节主题和 换季促销、换季上新等内容；事件营销可以结合特定事件，如奥运期间相关纪念品、抗击疫情期间防护和消毒用品 等的销售推广；节日营销则是根据节日特点，如情人节巧克力、母亲节鲜花等进行宣传促销活动。特色页面布局的 作用在于短时间内快速吸引消费者的注意力，如在首页设置更多有时效性、趣味性和观赏性的装饰图画，提升网站 的观赏性；将特色商品和促销信息轮番滚动，实现产品和服务的高曝光率。另一方面是实时营销，当明确这类消费 者浏览商品的大致方向后，平台可以个性化推荐相似风格的店铺和KOL，引导消费者关注或订阅相关内容。这种营 销手段既可以为这类消费者提供更优质的商品内容，提升消费者体验，并延长在平台的停留时间；又可以增强用户 粘性，及时将店铺上新、KOL内容推送给消费者，激发其访问和购买。
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基于K―means聚类的客户细分案例分析
【摘要】当今流行的客户细分理论的视角主要关注在消费市场的细分上，现有的客户细分理论中根据客户购买的产品特征进行细分的分析和研究相对较少，因此本文的研究就是把某品牌鞋子的风格特征作为细分变量，基于某企业的销售数据来进行分析，选择K-means聚类分析方法结合企业的实际情况，划分出不同的客户群，企业可以根据不同客户群的需求和对企业的贡献制定不同的宣传营销策略，降低企业的销售成本，提高企业的竞争力。
【关键词】客户细分K-means聚类案例分析营销策略
一、案例介绍
某公司是一个以鞋类的研发制造及品牌管理为主的时
尚集团公司，业务遍及大中华区（中国大陆、香港、台湾）、亚洲、欧洲及北美洲，是中国最成功的国内品牌之一。
该公司在中国经营的组织架构为：总公司――分公司――专卖店。
其中，总公司负责拓展策略和公司年度工作计划的制定，以及成本控制和分公司事务管理。
分公司负责执行总公司的战略，对专卖店、专卖店人员实施管理，工作内容包括：新开专卖店寻址、申请开店、签约、开店；对分公司人员管理、分公司销售指标达成、执行总公司促销活动等。
二、数据处理
（一）数据准备
原始数据包括两张表：客户交易记录表和鞋子具体属性表，其中客户交易记录表与鞋子属性表连接的变量是鞋子ID，交易记录数据的时间是过去一年2013年9月1日到2014年9月1日。
（二）数据清洗
该企业一年的交易记录有几千万条，所以原始的交易数据量非常大，这样就很容易出现噪声数据、空缺数据和不一致数据，所以必须要经过一系列的分析与处理，包括对缺失值的处理和异常值的处理，例如：去除客户属性为空的客户记录、剔除消费额和消费次数不在正常范围内的客户记录等。
（1）剔除异常的正负交易。
从客户交易记录表中选出过去一年交易ID不为空的正常交易记录，交易记录表中的金额有正负之分，正表示购买记录，负表示退货记录，要剔除掉没有正交易与之对应的退货记录。
（2）剔除异常的购买数量和金额。
由于有些客户不是会员，专卖店的销售员会帮客户刷自己的会员卡，这样就会出现一个会员ID在一段时间内交易数量和交易金额超出正常范围。
本文用3δ准则剔除不在正常范围内异常客户。
（三）数据转换和整合
清洗后的数据是不能直接用来进行客户细分，需要对变量进行转换。
（1）按照消费金额给每个客户打标签。
先计算每个客户在一年内消费的总金额MON，再结合企业的实际情况，在价值方面给每个客户打标签。
（2）选出有重复购买行为的客户，只有一次购买的客户多为一次性客户，本文不对其进行细分。
（3）连接交易记录表和鞋的属性表。
按照鞋子的ID匹配，把鞋子的具体属性整合到客户的交易记录表中。
（4）根据客户购买时间定义大促和非大促，根据购买价格和上市价的比值，定义新品期和清仓期。
（5）把原来作为具体值出现的标签转换为变量，作为客户对该属性的偏好进入细分模型。
（6）把细分变量、消费金额和价值变量整合到一张宽表中，由于[其他类]比较宽泛的鞋类占比较少，而且进入细分的意义也不大，故本文将其剔除。
（7）计算各变量的相关系数。
除了[女鞋]和[童鞋]的相关系数为-0.7，[大促]和[非大促]的相关系数为-0.93外较高外，其他变量之间的相关系数都较小。
由于该品牌鞋子的客户群多为女性，把[女鞋]作为细分变量的代表性较差，故剔除[女鞋]保留[童鞋]；考虑到变量的重要性，[大促]较为重要，故剔除[非大促]保留[大促]。
最终进入细分模型的变量为27
个。
三、客户细分过程
把SQL里整理好的变量建立一张表导入到R里进行聚类分析，由于K-means聚类方法要求提前设定聚的类数，本文从聚为5类到12类全部运行一遍把运行结果导入到SQL 里与客户ID连接，分别计算各类客户群每个变量的均值以及普通会员、潜力会员、高价值会员和VIP的占比。
结合实际情况和分类特征要明显的原则，本文最终将客户细分为9类，为了方便分析将变量值进行一下转换，即将每一个变量值除以变量的均值再乘以100。
四、客户细分结果分析
第一类，高端会员，该类会员客单价最高，对促销不敏感，偏爱基本款半皮材质单鞋，客单价662，人数占比9%，销售占比12%；第二类，时尚追求者，在新品初期购买时尚款毛绒高跟靴，销售占比14%，82%为高价值会员和VIP；第三类，凉鞋爱好者，多在清仓期购买舒软凉鞋，喜欢非皮材质，VIP会员和高价值会员占比都最少，分别为7%和27%；第四类，铆钉链条控，偏爱铆钉链条以及毛绒风格，对其他都不太敏感，13%的客户群以及11%的销售额，各价值类人群分布较均匀；第五类，促销空，多在大促期间购买高跟鞋；第六类，超值学生妈妈族，喜欢超值款，多在大促期间购买童鞋和男鞋，客单价600较高，人数占比和销售占比都最高。
第七类，俏丽优雅，喜欢中跟经典款，对男鞋和童鞋及其不敏感，客单价365最少，销售占比6%也最少。
第八类，真皮靴子控，喜欢核心款和基本款，多在新品初期购买妈妈风格的真皮靴子，人数占比8%最少，近90%的VIP和高价值会员；第九类，贤惠妈妈群，购买超值款低跟休闲的童鞋和男鞋，VIP和高价值人群较少。
通过上面的分析，可以看出，第六类和第九类的客户群相似度较大，本文考虑合并第六类和第九类。
五、营销对策
由于某些原因的限制，本文提出的营销策略仅限于发送手机短信和EDM邮件。
针对第一类对促销不敏感高端会员，可以在节假日之外的时间发送价格较高的应季单鞋；第二类时尚追求者的客户群，喜欢买靴子，可以在冬季向VIP和高价值会员发送新品靴子的信息；第三类凉鞋爱好者，多为普通会员和潜力会员，在夏末清仓凉鞋的时候发送信息较为合适；第四类和第五类客户群目标性不太强，可以有选择性的分别发送畅销的铆钉链条风格的鞋子和各类高跟鞋促销信息；合并后的第六类和第九类客户是一个很大的群体，多为已婚妈妈为自己、丈夫和孩子购买鞋子，可以针对潜力会员发送超值款的男鞋或童鞋信息；第七类优雅俏丽一族，客单价较低，可以向高价值会员发送相应风格的经典款中跟鞋子，以提高客单价；第八类真皮靴子控，人数最少，但价值
最高，需重点关注，在真皮靴新品首发的第一时间发送信息。