数据分析 客户细分 聚类分析

### 使用聚类分析进行客户细分的数据分析方法

#### 数据准备阶段
在执行任何类型的聚类之前，首先要准备好用于分析的数据集。这通常涉及收集有关客户的多种属性的信息，比如购买历史、频率、金额等。对于这些数据，可能还需要做一些预处理工作，例如缺失值填充、异常检测与清理以及标准化/归一化数值范围以便不同量级的变量可以公平比较[^3]。

#### 聚类模型的选择与构建
选择合适的聚类算法至关重要。常见的有K-means、层次聚类、DBSCAN等。其中K-means因其简单易懂而被广泛应用于商业场景下的客户分类任务中。该算法试图找到k个簇使得每个样本属于距离它最近的那个簇心，并最小化所有样本到各自所属簇中心的距离平方和作为目标函数求解最优解[^2]。

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 假设df是一个已经清洗并整理好的DataFrame对象
X = df[['feature1', 'feature2']]  # 特征列名替换为实际使用的字段名称

model = KMeans(n_clusters=5, random_state=42).fit(X)

labels = model.labels_
centers = model.cluster_centers_

print(f'Cluster labels: {set(labels)}')

#### 结果可视化及解释
完成建模过程后，可以通过绘制散点图等方式直观展示各个类别之间的分布情况；同时也可以进一步统计各组内成员共有的特点，帮助理解每一类别的具体含义及其潜在价值所在[^1]。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels, cmap='viridis')

for i, center in enumerate(centers):
    plt.plot(center[0], center[1], marker="o", markersize=8, color='red') 

plt.title('Customer Segmentation using K-Means Clustering')
plt.show()

#### 应用于业务决策支持
最后一步就是利用得到的结果指导实践操作了。比如针对特定群体推出个性化促销活动或是调整服务策略以更好地满足他们的需求从而达到提升用户体验的目的[^4]。