人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 5-4 项目2—电商客户分类.pptx

5-4项目2—电商客户分类模块?物以类聚：发现新簇群

目录CONTENTS提出问题01预备知识03解决方案02任务1—选择最佳的客户群分数目k04任务3—为3类客户提出营销建议06任务2—计算3类客户的RFM平均值05

一.提出问题问题描述随着电商市场的快速发展，众多的企业将营销重点从产品转向客户，维持良好的客户关系逐渐成为企业发展的核心。充分了解客户群体，知道哪些客户是重要保持客户、哪些客户是重要发展客户、哪些客户是一般挽留客户等，事实现企业利润最大化的重要保证。哪如何精准区分电商系统中客户的群体类别，并根据客户群分结果采取不同的营销措施呢

二.解决方案2.解决方案（1）先验知识消费间隔消费频率消费总额客户群分营销策略

二.解决方案2.解决方案（2）具体方案

三.预备知识1.RFM模型介绍利用消费间隔R、消费频率F和消费总额M这3个指标，采用k均值算法对客户进行聚类。

三.预备知识2.k均值模型主要属性【引例5-2】对比聚类后4种企鹅的质心数据。（1）导入相关三方库

三.预备知识2.k均值模型主要属性（2）数据处理及获取聚类后的质心

三.预备知识2.k均值模型主要属性（3）绘制4类企鹅在6个维度上的雷达图

四.任务1——选择最佳的客户群分数目k1.清洗掉无关的数据kfm_datas数据

四.任务1——选择最佳的客户群分数目k2.对数据进行标准化处理X部分值：

四.任务1——选择最佳的客户群分数目k3.求不同k值下客户群分的聚类性能指标CH分数轮廓系数惯性值

四.任务1——选择最佳的客户群分数目k4.绘制3个内部聚类性能指标的变化图

四.任务1——选择最佳的客户群分数目k4.绘制3个内部聚类性能指标的变化图运行结果

五.任务2——计算3类客户的RFM平均值1.重新聚类最后得到聚类后的各样本标签

五.任务2——计算3类客户的RFM平均值2.求质心数据各客户类型统计数据

五.任务3——为3类客户提出营销建议1.绘制客户群体的R、F、M指标折线图

五.任务3——为3类客户提出营销建议1.绘制客户群体的R、F、M指标折线图运行结果

五.任务3——为3类客户提出营销建议2.提供营销建议

五.任务3——为3类客户提出营销建议2.提供营销建议对3类客户进行了价值排名，并随后分别给出了营销建议！

人工智能基础与应用Thankyouverymuch!