基于K―means聚类的客户细分案例分析
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。
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。
K-means聚类算法在网游客户价值分类中的应用
K-means聚类算法在网游客户价值分类中的应用摘要随着网络游戏行业个性化需求增强，细分网游客户分析客户价值成为游戏运营盈利的关键。
本文基于传统K-means聚类算法，结合网游用户消费特征，从初始聚类中心选择、聚类准则和聚类中心最优化方法三方面对该算法进行优化，建立更为完整、系统、准确的客户价值分类数学模型。
并开发了客户相似度计算程序，对网游数据进行仿真实验，根据聚类结果对网游客户进行分类。
关键词K-means聚类算法；数据挖掘；客户价值分类The Application of K-means Clustering Algorithm Based on Network Game Customer Value SegmentationAbstract With the demand for personalized network game is enhanced，the segmentation of the network game customer and the analysis of the game customer value has become a key with which the game operation can be profitable. This paper is based on the traditional K-means clustering algorithm and combined with the consumption characteristics of the game customer to optimize the algorithm by the selection of the initial clustering center，the clustering criteria and the optimum of the clustering center. And then make a set of more complete，systematic and accurate mathematical model of customer value classification. And develop a program on the calculation of customer similarity to do the simulation experiment on some network game data and make a classification of the network game customer according to the experimental results .Keywords K-means clustering algorithm; data mining; classification of customer value0 引言网络游戏是随着互联网的发展而产生的一种新兴游戏方式。
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。
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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。