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聚类方法要点-数据挖掘之客户分群实战
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内容由AI大模型生成,请仔细甄别内容
使用软件: 无
难度等级:初级练习
视频时长:23分41秒
1.客户分群背景介绍-数据挖掘之客户分群实战
2.距离与分层聚类法-数据挖掘之客户分群实战
3.k均值算法-数据挖掘之客户分群实战
4.聚类方法要点-数据挖掘之客户分群实战
5.保险客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战
6.邮轮及制造商客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战
1.在聚类分析的时候应基于【具体的业务场景】进行选择变量,选择影响和关联较大的变量。
2.按照多维度,【相关性】尽量低的原则。在计算距离时,每一种纬度都同等重要,应该尽量线形独立。
3.如果变量变量间存在较高的线性关系,计算距离时还会重复贡献。预处理变量中,如果有缺失值则无法计算变量的距离,在缺失值填充时用【0或均值,等等】填充。
4.在异常值处理时一般情况下选择【抛弃】。在大部分情况下会做分位点的处理。
5.字符型变量的转换处理时要考虑到商业上的意义。一种方法是变成离散型变量,另一种是处理成零一变量。
6.在计算时一定要进行【标准化】的处理,不进行标准化的处理时,量纲不一会导致计算的偏差。方法一是【Z-score标准化】,方法二是【离差标准化】。
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