基于K-MEANS聚类的电商网站用户行为分析
聚类分析技术在客户营销中的应用
聚类分析技术在客户营销中的应用随着信息化和数字化的快速发展，促进了各种行业之间的融合和交叉。
客户营销作为企业运营中不可或缺的组成部分，也被电子商务、移动互联网等数字化平台广泛运用，并且越来越多的企业开始关注客户营销的科学性和精度。
其中，聚类分析技术是一种被广泛运用的数据分析方法，它可用于区分不同的客户群体，为营销策略提供科学依据。
本文将从聚类分析技术在客户营销中的应用，数据分析方法和营销策略实施三个方面进行阐述。
一、聚类分析技术在客户营销中的应用1. 客户分群通过聚类分析技术，可以将客户数据按照某些特定的属性分为不同的群体。
这种分群的方法基于统计学原理，并且可通过聚类算法自动实现。
例如，在电商平台上，可以通过用户的订单、收藏、浏览等行为数据，将客户分为高消费、低消费、高频次消费、低频次消费等不同的群体，根据不同群体的特点，制定有针对性的促销策略，更优化营销效果。
2. 个性化营销在分群的基础上，企业还可以根据客户群体提供更加个性化的服务，以提升客户满意度和忠诚度，并推动消费者的复购率。
例如，基于聚类分析方法，企业可以根据客户的购买行为，向其推荐更符合其兴趣和需求的商品，以此加深品牌与消费者之间的关系。
二、数据分析方法1. 数据预处理在进行聚类分析前，需对所得到的数据进行清理和处理。
数值型的数据要进行标准化，确保了各特征之间的权重不同，得到的聚类结果更加客观可靠。
同时，对于非数值型的数据，如性别、地区、职业等特征，需转化为数值型数据，并根据实际情况考虑是否进行无量纲化处理。
2. 聚类算法聚类算法是实现聚类过程中的核心部分。
绝大多数聚类算法可分为基于划分或基于层次的聚类方法。
其中，k-means算法是最为常用的划分聚类方法，其基本原理是将样本分为k个大小相等的簇，并向簇中心点不断靠近直至到达最优解。
3. 聚类结果评价聚类结果评价指对聚类结果进行评估。
常用的方法有内部评价和外部评价。
内部评价指对算法本身的评估，例如簇内差异性、簇间距离等；外部评价则是对算法得到的聚类结果的评价，如精度、召回率、F1-score等。
基于大数据聚类算法K-means的用户分群
K-Means 基本思想是将多个样本根据其属性划分为 K 个簇，初始 K 个簇的中心点是随机选定，再通过计算 每个样本点到 K 个簇中心的距离，按照最近邻原则把每 个样本点划分到 K 个簇中，然后将每个簇中所有样本点 的坐标值进行平均，作为每个簇的新中心，如此进行迭 代，直到簇中心的位置不再移动（即簇中心移动距离小 于给定值），具体步骤如下 ：①将原始杂乱无章的样本点 划分 K 个簇，簇中心随机选择。②计算每个样本点到 K 个簇中心的距离，将样本划分到距离最近的簇中心对应
； while（@@fetch_status=0）begin declare @ttc_curr int，@DT_curr VARCHAR（30）； fetch from Refuel_cursor into @DT_curr，@ttc_curr ； if（@@fetch_status=0）begin if（@ttc_curr > @ttc_prev + 1）begin declare @ttc VARCHAR（1000）； set @ttc = cast（@ttc_prev+1 as VARCHAR）； declare @idx int ； set @idx = @ttc_prev + 2 ； while（@idx < @ttc_curr）begin set @ttc = @ttc + '，' + cast（@idx as VARCHAR）； set @idx = @idx + 1 ； end ；
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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。
数据聚类算法在客户细分中的实际案例分析
数据聚类算法在客户细分中的实际案例分析随着大数据时代的到来，企业们意识到了数据的重要性，并开始利用数据来帮助他们做出更明智的决策。
其中一个非常重要的数据应用领域就是客户细分。
通过客户细分，企业可以更好地了解不同类型的客户，为他们提供定制化的产品和服务。
而数据聚类算法作为一种常用的数据挖掘技术，可以有效地对客户进行分组和分类，从而实现客户细分的目标。
本文将通过一个实际案例分析，来探讨数据聚类算法在客户细分中的应用。
假设我们是一家电子商务公司，我们希望通过客户细分，了解我们的客户，并为他们提供更好的购物体验。
首先，我们需要收集客户的相关数据。
这些数据可以包括客户的购买记录、浏览记录、个人信息等。
以这些数据作为输入，我们可以通过聚类算法对客户进行分组。
常用的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法和密度聚类算法等。
在本案例中，我们选择了K均值算法来进行客户细分。
K均值算法是一种非监督式学习方法，它将n个客户数据点划分为k个簇，每个簇都有一个代表点，称为聚类中心。
算法的核心思想是最小化每个数据点与其所属簇的聚类中心之间的距离。
在本案例中，我们将通过K均值算法将客户划分为不同的群组。
在执行K均值算法之前，我们需要对数据进行预处理和特征选择。
预处理包括缺失值处理、异常值处理和数据归一化等。
特征选择则是保留与客户细分相关的特征，对于电商公司来说，可以选择购买力、购买频率、商品类别偏好等作为特征。
完成数据预处理和特征选择之后，我们可以开始执行K均值算法。
首先，我们需要确定簇的数量k。
一种常用的方法是采用肘部法则，即通过改变簇的数量k，计算每个k值对应的平均平方误差（SSE），选取使得SSE急剧下降的k值作为最佳的簇数。
在本案例中，我们将假设最佳的簇数k为3。
根据K均值算法的原理，我们随机选择3个初始的聚类中心点，然后迭代地计算每个数据点与各个聚类中心点之间的距离，并将其划分到距离最近的簇中。
在执行完若干次迭代之后，K均值算法会收敛并得到最终的结果。
聚类算法：K-Means和DBSCAN的比较
聚类算法：K-Means和DBSCAN的比较聚类是一种无监督学习的方法，它将数据分组成具有相似特征的集合，称为簇(cluster)。
簇分析是统计学、计算机科学、机器学习和数据挖掘等领域中的常用技术之一。
目前，聚类算法已广泛应用于用户行为分析、市场营销、图像处理、生物信息学、搜索引擎、社交网络等领域。
在聚类算法中，K-Means和DBSCAN是两种具有代表性的算法。
本文将从算法原理、优缺点、适用场景等方面对它们进行比较分析。
一、K-Means算法K-Means算法是一种基于距离的聚类算法。
它的基本思想是从数据集中选取k个初始聚类中心，不断迭代，把每个数据点归为距离最近的聚类中心所在的簇。
K-Means算法的优点是计算简单、速度快、可并行计算，适用于处理大规模数据集。
但是K-Means算法的聚类结果受初始聚类中心的影响较大，算法的性能对于簇的形状、大小和分布较为敏感。
算法流程：1.选择k个聚类中心2.对于每个数据点，计算距离最近的聚类中心，将其划分到相应的簇中3.对于每个簇，重新计算该簇的聚类中心4.重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数二、DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法。
它的基本思想是将密度高于某一阈值的数据点定义为核心点(Core Points)，将与核心点距离不超过一定距离的数据点归为同一个簇(Cluster)，将距离较远的数据点称为噪声点(Noise)。
DBSCAN算法的优点是可以自动识别任意形状的簇，对初始聚类中心不敏感，适用于处理稠密数据集。
但是DBSCAN算法的聚类结果对于数据点密度分布的敏感度较高，平均时间复杂度较高。
算法流程：1.对于每个数据点，计算其邻域(Neighborhood)内的数据点个数，如果邻域内的数据点个数大于等于密度阈值，则该点为核心点，否则该点为噪声点2.将所有核心点加入到一个簇中，对每个核心点进行扩展，将邻域内的数据点加入到该簇中，直到不能再扩展3.继续处理下一个未被归类的核心点，直到所有核心点都在某个簇中或被标记为噪声点三、K-Means和DBSCAN的比较1.聚类精度K-Means算法适用于簇形状较为规则且大小相似的数据集，但对于不规则形状、大小差异较大的数据集，其聚类效果并不理想。
基于SPSS用K-means聚类做聚类分析
作业2：城镇居民消费结构的K-means聚类模型
本次作业为基于IBM SPSS Statistics 24的K-means聚类运算
一、第一步：导入数据，点击文件下方的图标，选中”案例2-城镇居民消费结构“，点击打开，
二、分析数据
1、点击Spss界面的“分析”，然后依次点击“分类”、“K-均值聚类”，如下图
2、在弹出的界面中点击“选项”，勾选“ANOVA表”，如下图，再点击“继续”
3、在弹出的界面中点击“保存”，勾选“聚类成员”、“与聚类中心距离”，如下图所示，点击“继续”
4、最后在弹出的界面中，把“地区”放入“个案标注依据”，其余的放入“变量”中，如下图所示，点击“确定”。
三、结果展示
ANOVA。
《基于Spark的电商用户行为分析系统的研究》
《基于Spark的电商用户行为分析系统的研究》一、引言随着互联网的迅猛发展，电商平台在人们的生活中占据了重要地位。
了解用户行为是电商企业获取竞争优势的关键。
基于Spark的电商用户行为分析系统能够处理大规模的用户数据，有效提取有价值的信息，帮助企业进行决策。
本文旨在研究基于Spark的电商用户行为分析系统，分析其应用与价值。
二、研究背景与意义电商用户行为分析是基于大量用户数据，通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为，了解用户的消费习惯、需求和偏好，从而为企业提供决策支持。
Spark作为一种高效的分布式计算框架，能够处理大规模数据，具有高容错性和高效率性，因此在电商用户行为分析中得到了广泛应用。
三、系统架构与设计基于Spark的电商用户行为分析系统主要包括数据采集、数据处理、数据分析与挖掘以及结果展示四个部分。
1. 数据采集：通过爬虫或API接口等方式，收集用户在电商平台上的行为数据，包括浏览、购买、搜索等。
2. 数据处理：对采集到的原始数据进行清洗、转换和整合，以便进行后续分析。
Spark具有强大的数据处理能力，能够处理结构化和非结构化数据。
3. 数据分析与挖掘：利用Spark的机器学习库和图计算框架，对处理后的数据进行深度分析和挖掘，提取有价值的信息。
4. 结果展示：将分析结果以可视化方式展示，帮助企业快速了解用户行为和需求。
四、系统实现与应用基于Spark的电商用户行为分析系统在实际应用中，可以用于以下几个方面：1. 用户画像构建：通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为，构建用户的兴趣爱好、消费习惯等画像，为企业提供精准营销的依据。
2. 商品推荐：根据用户的浏览和购买记录，推荐相似的商品或相关商品，提高用户的购物体验和购买转化率。
3. 营销策略优化：通过分析用户的消费行为和需求，优化营销策略，提高营销效果和ROI。
4. 市场趋势预测：通过对大量用户数据的分析，预测市场趋势和消费者需求变化，为企业提供决策支持。
聚类模型的使用
聚类模型的使用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：聚类模型是一种非监督学习算法，用于将数据分组成具有相似特征的集合。
在各种不同领域的数据分析中，聚类模型都被广泛应用，可以帮助我们理解数据之间的关系、发现数据的潜在模式、识别异常值等。
一、聚类模型的基本原理聚类模型通过计算数据点之间的相似度或距离来将数据分组，从而形成不同的簇。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
1. K均值聚类K均值聚类是一种迭代算法，通过将数据点分配到K个簇中，使得同一簇内的数据点之间的距离更小，不同簇之间的距离更大。
K均值聚类的核心思想是通过迭代更新簇的中心点和重新分配数据点的方式来优化簇的划分。
2. 层次聚类层次聚类算法将数据点逐步合并成一个大的簇，并通过不同的合并策略来得到具有不同层次结构的聚类结果。
层次聚类的优点是不需要预先指定簇的个数，能够直观展示不同层次的聚类结构。
3. 密度聚类密度聚类算法将数据点密集度较高的区域划分为一个簇，通过设置最小密度和领域半径等超参数可以控制聚类的结果。
密度聚类适用于处理数据集中存在噪声点和异常值的情况。
二、聚类模型的使用场景1. 客户分群在市场营销中，可以通过聚类模型将用户分成不同的群体，从而针对不同群体的特点设计个性化的营销策略。
比如可以通过用户的购买行为、偏好等特征将用户分成高消费群体、低消费群体等。
2. 商品推荐在电商平台上，可以利用聚类模型将商品分成不同的群体，从而更好地为用户推荐商品。
通过将具有相似属性的商品归为一类，可以提高推荐系统的准确度和用户体验。
3. 图像分割在计算机视觉领域，聚类模型可以用于图像分割，将图像中具有相似特征的像素点划分到同一个簇中。
通过图像分割可以实现目标检测、图像识别等应用。
4. 异常检测在工业生产过程中，可以利用聚类模型来检测异常数据点，帮助生产企业预防设备故障、提高生产效率。
通过将异常数据点划分到单独的簇中，可以更容易地识别和处理异常情况。
如何利用K均值算法进行电商用户画像分析(Ⅲ)
随着互联网的发展和智能手机的普及，电子商务行业越来越火热。
在这个竞争激烈的市场中，了解用户的喜好和行为，进行用户画像分析对于提高销售效率和用户体验至关重要。
而K均值算法作为一种常用的聚类方法，可以帮助电商企业进行用户画像分析，从而更好地了解用户需求，提升营销效果。
K均值算法，又称K-means聚类算法，是一种常用的无监督学习算法，主要用于数据的聚类分析。
它通过迭代寻找数据点的中心点，并将数据点分配到最近的中心点所属的类别中，从而实现对数据的聚类。
在电商领域，K均值算法可以用于对用户进行聚类，找到不同用户群体的特征和行为模式，为电商企业提供有针对性的营销策略和个性化推荐。
K均值算法的原理比较简单，首先需要确定要划分的簇的个数K，然后随机初始化K个中心点。
接着根据数据点和中心点之间的距离，将每个数据点分配给距离最近的中心点所属的簇。
然后重新计算每个簇的中心点，直到中心点不再发生变化为止。
最终得到K个簇，每个簇包含一组相似的数据点，这样就完成了对数据的聚类分析。
在电商用户画像分析中，K均值算法可以帮助企业了解用户的行为习惯、购买偏好和价值观念，从而更好地进行用户细分和个性化营销。
首先，通过K均值算法可以对用户进行聚类，发现不同用户群体之间的差异。
比如，某电商发现通过K 均值算法将用户分为三大类：价格敏感型用户、品牌忠诚型用户和探索型用户。
价格敏感型用户更关注商品的价格折扣和促销活动；品牌忠诚型用户更倾向于购买某个特定品牌的商品；而探索型用户更愿意尝试新品和不同品类的商品。
有了这样的用户细分，电商企业可以有针对性地进行营销活动和推荐策略，提高销售转化率。
其次，K均值算法还可以帮助电商企业进行用户购买行为分析。
通过对用户购买行为进行聚类，可以更清晰地了解用户的购买路径、购买频次和购买行为特点。
比如，通过K均值算法发现某些用户在购买后会有连续的二次购买行为，而另一些用户则更倾向于固定时间段内的集中购买。
有了这些信息，电商企业可以调整商品推荐策略和促销策略，更好地引导用户进行二次购买和提高用户忠诚度。
用户行为数据的聚类与分析
用户行为数据的聚类与分析随着互联网时代的到来，越来越多的信息被创造、分享和访问。
特别是网络和移动设备的发展，使得数据产生得更快、更大、更复杂。
用户行为数据是其中一种具有重要意义的数据类型，通过对其聚类和分析可以帮助企业更好地了解用户，优化产品、服务以及用户体验。
本文将介绍用户行为数据的聚类和分析方法以及其在实际工作中的应用。
一、用户行为数据的聚类方法用户行为数据是指用户在网站或移动应用中的行为痕迹，包括浏览、搜索、点击、购买等行为。
这些数据如果直接进行分析会非常复杂，很难从中挖掘出有用的信息，因此需要进行聚类。
用户行为数据的聚类方法一般有以下几种：1. 基于用户属性的聚类方法这种方法是将用户聚类到不同的组中，每个组中的用户在某些属性上有相似之处，例如性别、年龄、教育背景等。
这种方法通常用于市场营销领域，通过对不同群体的需求和兴趣进行分析，以便更好地为他们提供产品和服务。
2. 基于行为路径的聚类方法这种方法是将用户聚类到不同的组中，每个组中的用户具有相似的行为路径，例如访问的网页、点击的按钮、购买的商品等。
这种方法能够揭示出用户在使用产品或服务时的行为模式，为产品和服务的优化提供参考。
3. 基于用户价值的聚类方法这种方法是根据用户的消费行为进行聚类，将用户分为高价值用户、中等价值用户和低价值用户。
通过对这些用户的分析，可以了解哪些用户对产品或服务做出了贡献，并采取措施以吸引更多的高价值用户。
二、用户行为数据的分析方法用户行为数据的分析方法是将聚类后的数据进行进一步的分析，以求得更为具体的洞见和启示。
用户行为数据的分析方法一般有以下几种：1. 节点分析节点分析是指通过对用户行为路径中的关键节点进行分析，以了解用户在使用产品或服务时关注的重点以及他们的需求。
这种方法能够帮助企业优化产品和服务，提高用户体验。
2. 活跃度分析活跃度分析是指通过用户访问网站或移动应用的频率、时段等参数的分析，以了解用户是否对产品或服务有着持续的兴趣和需求。
聚类分析数据
聚类分析数据聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点分组成簇。
在本文中，我们将介绍聚类分析的基本概念、常用的聚类算法以及如何应用聚类分析来解决实际问题。
1. 聚类分析的基本概念聚类分析旨在将数据点划分为若干个类别，使得同一类别内的数据点相似度较高，不同类别之间的相似度较低。
聚类分析的基本概念包括以下几个要素：- 数据集：待分析的数据集，可以是数值型数据、文本数据或者图象数据等。
- 相似度度量：用于衡量两个数据点之间的相似程度，常用的度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
- 距离矩阵：由相似度度量计算得到的两两数据点之间的距离矩阵。
- 聚类算法：根据距离矩阵将数据点划分为不同的簇的算法，常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
2. 常用的聚类算法2.1 K-means算法K-means算法是一种迭代的聚类算法，其基本思想是随机选择K个初始聚类中心，然后迭代更新聚类中心和样本的簇分配，直到满足住手准则。
具体步骤如下：- 随机选择K个初始聚类中心。
- 根据欧氏距离将每一个样本分配到与其最近的聚类中心所对应的簇。
- 更新每一个簇的聚类中心为该簇内所有样本的均值。
- 重复执行上述两个步骤，直到聚类中心再也不发生变化或者达到最大迭代次数。
2.2 层次聚类算法层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它通过计算数据点之间的距离来构建一个层次化的聚类结果。
具体步骤如下：- 计算两两数据点之间的距离，并构建距离矩阵。
- 将每一个数据点看做一个独立的簇。
- 挨次合并距离最近的两个簇，更新距离矩阵。
- 重复执行上述合并步骤，直到所有数据点都合并为一个簇或者达到预设的簇数。
3. 聚类分析的应用聚类分析在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用场景：3.1 市场细分聚类分析可以根据消费者的购买行为、偏好等特征将市场细分为不同的消费者群体，从而有针对性地制定营销策略。
3.2 图象分割聚类分析可以将图象中的像素点划分为若干个簇，从而实现图象的分割和目标提取。
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究聚类分析是一种常见的数据分析方法，它可以将数据按照相似性分为不同的组别，可以帮助我们更好地理解数据集的特点和规律。
在商业领域，聚类分析可以应用于市场细分、顾客分类、产品定位等方面，帮助商家更好地了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
本文将以聚类分析方法为基础，探讨如何应用该方法对商业数据进行分析与研究。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它并不需要预先设定分类标准，而是根据数据自身的特点进行分类。
具体地，聚类分析首先需要确定相似性测量方法，常见的相似性测量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
其次，聚类分析需要确定聚类算法，常见的聚类算法包括层次聚类、k-means算法等。
层次聚类是一种自下而上的聚类算法，它首先将每个样本视为一个独立的聚类，然后逐步合并近邻的聚类，直到所有样本属于一个聚类或达到预设的聚类数目。
层次聚类的优点是可以保证分类的全局最优，但是对于大规模数据集不太适用。
k-means算法是一种基于样本距离的聚类算法，它首先随机生成k个聚类中心，然后将每个样本分配到距离最近的聚类中心，接着更新每个聚类的中心位置，不断迭代直到收敛。
k-means算法的优点是运算速度快，计算量小，适用于大规模数据集。
二、商业数据聚类分析的应用在商业领域，聚类分析可以通过市场细分、顾客分类、产品定位等方面的应用，辅助企业了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
市场细分是指将市场按照一定的维度分成几个子领域，以区别不同的市场需求和特点。
市场细分可以帮助企业了解市场的需求和特点，更精准地定位市场和推广产品。
例如，对于一家餐厅来说，可以通过收集顾客的性别、年龄、消费习惯等信息，对顾客进行分类，以便针对不同的顾客群体进行营销和服务。
顾客分类是指将顾客按照一定的标准分成不同的群体，以区别不同群体的需求和特点。
顾客分类可以帮助企业洞察顾客需求，以便提供更贴近顾客的服务和产品。
基于KMeans聚类算法的智能化站点设计与实现
河南科技大学硕士学位论文基于K-Means聚类算法的智能化站点设计与实现姓名：高利军申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：王辉@摘要论文题目：基于K-Means聚类算法的智能化站点设计与实现专业：计算机应用技术研究生：高利军指导教师：王辉摘要Internet和电子商务的发展带动了面向Web的数据挖掘技术的研究。
在个性化推荐系统中，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等数据进行用户访问信息的Web数据挖掘，根据对用户的访问行为、访问时间的分析，得到群体用户行为和方式的普遍知识，动态地调整页面结构，改进服务，给用户个性化的界面，从而更好地服务于用户，提升网站的整体质量。
Web挖掘技术使得人们能够充分了解Web页面之间，以及Web站点的组织形式与用户的访问模式之间的关联。
其中，面向服务器日志的Web日志挖掘技术尤其得到众多研究人员的关注。
利用Web日志挖掘，可以了解用户对网站的浏览模式、浏览习惯以及浏览行为，进而发现行为相似的用户群，同时根据Web页面被用户访问的情况将具有相同特征的页面进行分组。
本文在充分分析国内外研究现状的基础上，提出了通过挖掘Web日志,根据当前用户的访问行为实时地为用户进行个性化推荐的智能化网站基本架构，特别是对其中的关键技术做了深入细致的研究，主要内容如下：(1) 提出了通过Web日志对用户兴趣进行隐式获取的方法。
(2)对k-Means聚类算法做出了改进，使得管理员无需背景知识也能很好地对网站用户进行聚类。
在关键技术研究的基础上，提出了一个提高Web服务质量的解决方案，并实现了一个基于用户访问模式进行实时推荐的智能化站点原型系统，同时将其关键技术应用到河南科技大学洛浦清风校园文化网站，取得了良好的效果。
本文对智能化站点原型系统的研究和实验结果分析，将对智能化站点从理论研究向现实网站中应用，起到一定的指导和推动作用。
关键词：聚类，Web日志挖掘，关联规则，数据挖掘，协同过滤.论文类型：应用研究河南科技大学硕士学位论文Subject: Design and Realization of Intelligent Website Based on K-Means ClusteringSpecialty: Computer Applications TechnologyName:Gao Li-junSupervisor:Wang HuiABSTRACTAt present, the development of Internet and e-commerce drives the research for data mining technology facing web. In personalized recommendation system, the user’s browsing behavior can be discovered by applying data mining technology on web data such as server logs, and the general knowledge of the group user’s behaviors and patterns can be obtained by analyzing the user’s accessing behavior and accessing time. In addition, the page structure, the service and marketing strategies can be modified and improved dynamically according to the discovered knowledge to serve the user well and promote the overall quality of the website.Web mining technology makes people can fully find out the relation between the web pages, and the connection between the web organizational forms of website and the access mode of the customer. Among them, the web log mining technology gets the concern of numerous researchers especially. By utilizing the web log mining, we can know the browsing pattern、browsing custom as well as browsing behavior of the customer, find the similar user group according to browser behaviors and divide the pages with the same characteristic into groups by the web pages visited by the user.This paper proposed the basic construction of the intellectualized website which can offer the personalized recommendation to the user in real time by mining the Web log and according to the current user's visit behavior on the basis of fully analyzing the research of present situation in the domestic and foreign. This paper has done the thorough careful research to key technologies specially; the primary content is as follows:(1) Proposed a method of obtaining user’s interests by mining web log implicitly.(2) Improved the K-Means clustering algorithm, the new algorithm realizes automatically cluster, which improves cluster validity without background knowledge and can be implemented to cluster users.摘要On the basis of the research of the key technologies, this paper proposed the solution to improve the web quality of service, and realized the intellectualized prototype system to provide real-time recommendation based on the user’s visit pattern, simultaneously applied the key technologies to the LPQF campus culture website, and obtained good effect.This paper researched the intellectualized prototype system and analyzed the experimental result, which has important instruction and significant impetus to drive the intellectualized website from fundamental theory research to reality application.KEY WORDS：Data Mining, Intelligent Website, Data Preprocessing, Web Mining, Web Log Mining, Clustering, Collaborative Filtering.Dissertation Type: Application research第1章绪论第1章绪论1.1 课题背景当今人类已经处于一个信息极度丰富的时代，人们可以从各种各样的传播媒体中获得信息，如报纸、电视、杂志、万维网等。
数据挖掘课设总结
数据挖掘课设总结一、引言数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。
在当今信息时代，数据挖掘技术越来越受到重视。
本文将对数据挖掘课设进行总结，包括课设的背景、目的、方法、结果和结论等方面。
二、背景本次数据挖掘课设的背景是基于某电商网站的用户购买记录数据进行分析。
该网站拥有庞大的用户群体和海量商品，需要通过对用户购买行为进行分析，发现潜在的消费规律，为网站运营提供参考。
三、目的本次课设旨在通过对用户购买记录数据进行分析，找出潜在的消费规律，并提供针对性建议，为网站运营提供参考。
四、方法1. 数据预处理：包括缺失值处理、异常值处理和数据清洗等。
2. 数据探索性分析：包括描述性统计分析和可视化分析等。
3. 关联规则挖掘：采用Apriori算法进行关联规则挖掘。
4. 聚类分析：采用K-means算法进行聚类分析。
5. 预测模型建立：采用逻辑回归模型建立用户购买行为预测模型。
五、结果1. 数据预处理：对数据进行缺失值处理、异常值处理和数据清洗等，使得数据更加完整准确。
2. 数据探索性分析：通过描述性统计分析和可视化分析，发现了用户购买行为的一些规律，如购买时间、购买金额等。
3. 关联规则挖掘：通过Apriori算法挖掘出了一些有意义的关联规则，如“购买商品A的用户也会购买商品B”等。
4. 聚类分析：通过K-means算法将用户分成不同的群体，并对不同群体进行了描述性统计分析和可视化分析。
5. 预测模型建立：通过逻辑回归模型建立了用户购买行为预测模型，并对模型进行了评估和优化。
六、结论通过本次数据挖掘课设，我们发现了用户购买行为的一些规律，并建立了针对性的预测模型。
这些结果可以为网站运营提供参考，优化商品推荐策略、促销活动等。
同时，在课设过程中我们也学到了很多有用的数据挖掘技术和方法。
python_一维数据的k-means算法_概述及解释说明
python 一维数据的k-means算法概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文将介绍K-means算法在处理一维数据上的应用。
K-means算法是一种常用的聚类分析方法，可帮助我们将数据集划分为不同的簇。
聚类分析是一种无监督学习方法，通过找到数据中的相似性来对其进行分类，从而提取出隐藏在数据背后的模式和特征。
1.2 文章结构本文共包含以下几个部分：引言、K-means算法概述、一维数据的K-means 算法解释、示例与实现讲解以及结论与展望。
在引言部分，我们将提供一个简要介绍并概括本文所要讨论的主题。
接下来，在K-means算法概述中，我们将详细解释该算法的原理、步骤说明以及适用的场景。
然后，我们会详细探讨如何在一维数据上应用K-means算法，并对其中涉及到的数据预处理、聚类中心计算与更新以及聚类结果评估与迭代调整进行解释。
紧接着，在示例与实现讲解部分，我们将通过具体示例来演示如何使用Python 编写代码实现一维数据的K-means算法，并给出结果可视化和分析解读。
最后，在结论与展望部分，我们将总结本文的主要观点和发现，并展望未来关于K-means算法在一维数据上的研究方向和应用场景的拓展。
1.3 目的本文的目标是为读者提供对K-means算法在处理一维数据时的全面了解和应用指导。
通过阅读本文，读者将了解K-means算法的基本原理、步骤说明以及适用场景，并能够根据具体需求编写代码实现该算法并进行结果分析和解释。
同时，我们还希望通过本文对一维数据的K-means算法进行详细讲解，加深读者对该算法在实际问题中的应用理解和掌握能力。
2. K-means算法概述：2.1 算法原理：K-means算法是一种基于聚类的机器学习算法，主要用于将一组数据分成k 个不同的簇。
该算法通过计算数据点与各个簇中心之间的距离来确定每个数据点所属的簇，并且不断迭代更新簇中心以优化聚类结果。
其核心思想是最小化数据点到其所属簇中心的欧氏距离平方和。
《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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第38卷第3期温州大学学报（自 然 科 学 版）2017年8月V ol 38, No 3 Journal of Wenzhou University (Natural Science Edition) Aug, 2017 基于K-MEANS聚类的电商网站用户行为分析王召义，薛晨杰(安徽商贸职业技术学院经济贸易系，安徽芜湖 241002)摘要：调整网站访问日志数据，从中提取用户访问各类页面次数，考虑类别化的变量组合方式，采用K-MEANS聚类对类别化的变量进行聚类分析，理解各类别特征，描述用户行为，分析各类别与输出结果的关联性，并为制定网站经营策略提供支持和参考依据．实证研究表明，对页面访问次数占比进行K-MEANS聚类分析，可以明确各类型页面与输出结果之间的关联性．关键词：K-MEANS聚类；用户行为；多元回归；输出结果中图分类号：TP311.13 文献标志码：A 文章编号：1674-3563(2017)03-0049-06DOI：10.3875/j.issn.1674-3563.2017.03.008 本文的PDF文件可以从获得用户行为主要是指用户在使用网络资源时所呈现出来的规律，可以用某些特征量的统计特征或特征量的关联关系定量或定性地表示[1]．购物网站的用户行为特征更有其独特之处，通过数据挖掘技术分析购物网站的用户行为特征，己成为电子商务用户流失领域的一个重要研究课题[2]．1 问题由来现在的中小企业在互联网的冲击下，有的被时代淘汰，有的则搭乘互联网+的浪潮，摇身一变成了有着独立购物网站的电子商务企业[3]．独立购物网站在给企业带来机遇的同时，也面临着一系列的问题——网站如何推广、流量从哪里来、如何识别用户访问行为特征等，这些问题处理不好，会拖累企业发展．分析网站访问日志是解决这些问题的有效手段之一，通过分析网站访问日志能了解用户行为及被频繁访问的资源．因此，本文从大量网站访问日志数据中提取有关数据，使用K-MEANS聚类对这些数据进行分析，描述用户行为特征，从而为制定网站经营策略提供支持和参考依据．2 研究模型基于K-MEANS聚类的网站用户行为分析，其核心是对网站访问日志数据进行聚类分析，描述各类别的特征，并分析各类别与输出结果的关联性．研究模型主要分为三个部分：数据准备、数据分析和结论．具体流程如图1．1）数据准备从企业自建的购物网站访问日志中提取出用户访问各类页面的次数，并计算出各页面类型访收稿日期：2016-09-30基金项目：安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyqZD2017110)；安徽省高校人文社会科学研究重点项目(SK2016A0357)；安徽省教学研究项目(2015jyxm751)；安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A253)作者简介：王召义(1983-)，男，安徽宿州人，讲师，硕士，研究方向：数据挖掘温州大学学报（自然科学版）(2017)第38卷第3期50问占比即类别化；从用户交易记录数据库中，统计出用户的总消费金额．即得到变量为用户ID 、各页面类型访问占比，输出结果为消费金额的原始数据．2）数据分析数据分析分为两个阶段展开工作。
第一阶段是对类别化后的数据进行K-MEANS 聚类分析，分析各类别与输出结果的关联性；第二阶段是用多元回归统计分析各变量与输出结果的关联性，并与第一阶段分析结果进行比较．3）结 论以分析结果为参考，对网站及经营策略进行改善并验收成果．图1 研究模型 Fig 1 Research Model3 实证研究3.1 数据准备以安徽省芜湖市A 企业自建购物网站的访问日志为数据源，该网站架构如图2所示．图2 A 企业网站首页部分截图（网站logo 已遮挡）Fig 2 Website Homepage Partial Screenshots from Company A (Website Logo Has Been Shielded)王召义等：基于K-MEANS聚类的电商网站用户行为分析51首页上是商品分类、特卖页面的链接，访客可以由此进入商品详情页，并在购物车内进行订单结算，其它还有搜索、帮助功能．“商品详情”与“商品分类”的页面完全不同，“特卖页面”与“帮助”页面也不一样．因此，可以先将网站上的各个页面按照其文件性质大致分类，然后请网络工程师按照该分类列表统计访问日志．3.1.1 原始数据在筛选网站访问日志时，要将访问日志与以用户为单位统计的消费金额相结合，从中分离出适当的变量及数据．为了能够将体现用户行为特征的要素以一目了然的形式统计出来，本文把购物网站的页面简单分成首页、商品分类、商品详情、特卖页面、搜索功能、购物车、其他（帮助或客服）几大类．以用户为单位，统计各类页面的访问次数，并将其与输出结果（消费金额）相结合，即成如表1的原始数据．表1 原始数据Table 1 Raw Data访问次数用户ID 消费金额/ 元首页商品分类商品详情特卖页面搜索功能购物车其它合计U00000268 1 670 7 6 37 0 1 2 1 54U00000323 6 870 4 1 5 2 0 1 0 13U00000386 2 940 5 4 10 3 0 1 0 23U00000535 1 390 7 2 39 3 12 8 2 73U00000536 27 500 3 3 8 1 1 1 0 17U00000625 920 4 1 6 3 0 1 0 15 … … … … … … … … … … 3.1.2 变量的类别化表1中除了用户ID、消费金额外，还包含了用户对各类型页面的访问次数．排除消费金额和用户ID，可供选择的变量即为各类型页面的访问次数，但不能直接对其进行聚类分析，因为聚类分析会将值相似的数据看作“同一个类别”进行分类[4]．因此，本文不直接使用访问次数进行聚类，而是将焦点放在访问页面类型所占的比例上，即各类型页面的访问次数除以合计访问次数所得的占比，这是因为访问页面类型的占比可以反映用户的喜好．需要强调的是，本文使用各类页面的访问占比进行聚类分析，是由多方面因素决定的．在其他情况下，直接使用次数，或者使用完全不相干的其它要素进行聚类分析也是非常有可能的．3.2 数据分析3.2.1 K-MEANS聚类分析K-MEANS聚类需要事先判断簇个数来作为输入参量，该参数的设置往往涉及到聚类效果．轮廓系数可以用来解决这个问题．轮廓系数方法结合了凝聚度和分离度，可以以此来判断聚类的优良性，其值在-1到+1之间，值越大表示聚类效果越好．依据这个原理，使用SPSS Modeler对类别化后的数据进行多次K-MEANS聚类分析，并计算在每个簇数条件下的轮廓系数，当轮廓系数取最大时，其相应的簇个数是最好的．选择k = 2,3,4,5,6，对应的平均轮廓值为0.4, 0.6, 0.5, 0.5, 0.5．因此，选择聚类数为3的K-MEANS聚类对数据进行分析，聚类结果如表2所示，其中，聚类-1数量为2 185、聚类-2数量为5 754、聚类-3数量为2 596，共计10 535，无缺失．52温州大学学报（自然科学版）(2017)第38卷第3期表2 聚类结果Table 2 Clustering Results占比聚类大小首页商品分类商品详情特卖页面搜索功能购物车其它（帮助等）聚类-1 20.7% (2 185) 0.14 0.02 0.54 0.01 0.17 0.10 0.02聚类-2 54.6% (5 754) 0.19 0.17 0.50 0.03 0.03 0.06 0.01聚类-3 24.7% (2 596) 0.27 0.12 0.40 0.15 0.02 0.02 0.013.2.2 理解各类别的特征对每个聚类的中心点（均值）数据进行横向、纵向比较，会发现各类别特征即顾客行为．根据电子商务网站的特点和用户的购物习惯，绝大多数用户必须通过商品详情页点击购买，才能进入提交订单环节[5]，所以商品详情页占比不作为理解类别特征的核心因素．聚类-1用户群体几乎不怎么浏览商品分类页面、特卖页面和其它页面，却频繁使用搜索功能，经常使用购物车，且比其它类别频繁许多，可以归类为利用搜索功能直接找到商品并进行购买的“搜索型用户”．聚类-2用户群体浏览商品分类页面较其它类别频繁，且均衡利用购物车、搜索功能．这种首页-商品类型-商品详情页-购物车的浏览顺序与网站运营者的预想完全吻合．另外，在三种类别中，这一类别的人数最多，所以称之为“普通型用户”．相较于其它类别，聚类-3用户群体不怎么浏览帮助功能、购物车、搜索功能，却经常浏览首页和特卖页面．这说明，这类用户经常回来确认特卖页面的内容，可以称之为“促销型用户”．至此，我们大致理解了各类别用户的行为特征．3.2.3 各类别与输出结果的关联性聚类分析完成，不过是“从多个变量中找出了能够用于分析的定性的新变量（类别的分类）”[6]，分析消费金额与新得到的变量（搜索型用户、普通型用户、促销型用户）之间的关联性才是重点．消费金额为定量数据，变量（类别的分类）为定性数据．只需要在EXCEL中进行交叉表分析即可计算出各类别的平均消费金额，具体结果如表3所示．表3 平均消费金额Table 3 Average Consumption Amount客户类型平均消费金额/ 元消费差额（以促销型用户的消费为基准）/ 元P值促销型用户 3 164.283 513普通型用户 6 408.216 893 3 243.933 379 9.435 6E-108 搜索型用户9 023.331 808 5 859.048 295 1.268 93E-74 观察生成的表3可以发现，“搜索型用户”的平均消费金额最高，其次是“普通型用户”，而总是喜欢浏览特卖页面的“促销型用户”的平均消费金额最低．以促销型用户的消费为基准，计算促销型用户与普通型用户、搜索型用户的消费差额，通过“t检验”的方法求出P值，结果如表3．因为P < 0.001，可以很肯定地断定，促销型用户与普通型用户、搜索型用户之间有着显著性差异，3.3 多元回归统计分析以消费金额为输出结果，用户为分析单位，各类网页的访问次数为变量（不包括合计访问次王召义等：基于K-MEANS聚类的电商网站用户行为分析53数），进行多元回归分析，探究各变量与输出结果有何关联性．使用SPSS 22.0对表1的各页面访问次数进行多元回归分析，分析结果如表4所示．表4 回归系数Table 4 Regression Coefficient非标准化系数t P值变量B 标准错误（常量） 6 104.010 269.637 22.638 0.000首页-85.257 66.175 -1.288 0.198商品分类63.372 51.137 1.239 0.215商品详情31.496 13.749 2.291 0.022特卖页面-803.202 97.678 -8.223 0.000搜索功能236.355 70.606 3.348 0.001购物车124.452 119.469 1.042 0.298其它（帮助等）-70.369 156.825 -0.449 0.654 根据分析结果，可以大致看出用户的行为是如何影响消费金额的．首先，显著性P小于0.05的有三项，即“商品详情页”、“特卖页面”、“搜索功能”，其中P值最小的“特卖页面”的回归系数为负值，表示浏览该页面的用户消费金额低，对消费金额有消极的影响．其次，“商品详情页”和“搜索功能”的回归系数显示正值．表示“商品详情”每增加一次访问，消费金额会增加31.496，“搜索功能”每增加一次访问，消费金额则会增加236.355，这两项对消费金额都有积极的影响．最后，针对“首页”、“商品分类”、“购物车”这三类，本文分析了10 535名用户395 304次的访问日志，却发现无法判断其对销售额的影响是积极还是消极．使用K-MEANS聚类和多元回归分析对数据进行分析后，发现两种分析结果十分相似，相互补充．回归系数最大的搜索功能与搜索型用户相对应；回归系数为负值的特卖页面与促销型用户相对应；回归系数较小的商品详情与普通型用户相对应。