客户细分python 该项目将客户细分应用于公司的客户数据，并基于此得出结论和数据驱动的想法。 数据集 该数据集是在线超级市场公司Ulabox的客户数据。 数据集可在此链接中找到 客户细分 在客户细分中，我们将相似的客户分类到同一集群中并对其进行分析。 它可以显示如下信息： 谁是公司最有价值的客户 公司有什么样的客户 这可以用于有针对性的营销和其他营销策略。 有时，它甚至可以揭示市场上潜在的空白空间，而这还没有公司占据。 好吧，我们可以在这里发挥创意。 聚类 聚类是一个过程，其中我们将相似的数据点放入同一聚类中。 有很多算法可以做到这一点，例如团簇式聚类，kmeans聚类，高斯混合模型等。 映射到项目 order_segmentation_0.0.ipynb文件包含详细的注释以及对数据中的订单进行细分的说明。 我也在其中添加了我的想法。 这是一个干净的步骤。 我建议从那里开始。 c

英国市场客户分析 《跨境电子商务客户服务》 目录 情景描述 现在敦煌网科技有限公司与德国的ABC. GLOBAL TRADING COMPANY 正在进行跨境业务往来，李晓想知道英国跨境电商市场情况。 《跨境电子商务客户服务》 任务导入 《跨境电子商务客户服务》 任务操作 一、透过英国文化了解英国买家的特点 《跨境电子商务客户服务》 英国属于西欧国家，西欧国家的买家普遍特点是非常追求质量和实用主义，讲究效率，关注细节，所以对产品的要求很高，并且会很认真的查看产品的详细描述。 例如：英国的批发商非常喜欢试订单，总爱在大量订购前尝试性的订一到两个样品，这就要求我们不要小看小额的零售订单，也许它的背后就隐藏着大订单。 任务操作 (一)、英国人交际活动，对以下特殊礼俗和禁忌应加以注意： 《跨境电子商务客户服务》 1.不要随便闯入别人的家。但若受到对方的邀请，则应欣然而往。这无疑可理解为对方在发出商务合作可能顺利实现的信号。但在访问时，最好不要涉及商务，不要忘记给女士带上一束鲜花或巧克力。 2.给英国女士送鲜花时，宜送单数，不要送双数和13枝不要送英国人认为象征死亡的菊花和百合花。 3.不要以英

01-企业数据仓库四层架构及功能 02-以驴妈妈、一号店及京东订单分析技术架构设计 03-分析订单表、订单商品表及用户表的结构 04-修改配置Hive MetaStore对应Database中的相关字段字符编码为utf8 05-ODS层创建订单相关表及加载数据 06-DIM层维度信息表创建及加载数据 07-PDW层订单表、订单商品表及用户表创建及从ODS层表中导入数据 08-【订单基本统计分析】全流程深入详解 09-【各渠道Top订单用户统计及僵尸用户统计】分析剖析 10-【商品复购率】分析（一） 11-【商品复购率】分析（二） 12-【月平均日客户数】分析 13-互联网公司User相关常见指标分析

客户分析：机器学习有关客户细分和群体预测的案例研究

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当前的金融危机暴露出信息化存在如下问题： （1）IT治理不完善：高管层对信息系统建设及风险管控的重视和研究不够，决策和监督机制缺位。 （2）信息化战略规划不明晰：缺乏连贯性，规划布局不尽合理。 （3）信息化建设滞后于业务发展：信息系统平台千差万别，内 部应用系统难以实现信息共享，对数据的分析和利用难以 满足“以客户为中心”经营模式的需要。 （4）软硬件及核心技术受制于人：对系统安全造成隐患，甚至可能危及行业健康发展。 【客户价值评价指标体系】 主要包括：客户特征、行为、价值评价体系 分析方法：通过对客户基本资料、客户存取贷款记录、客户金融产品购买等信息数据进行深入分析，建立客户的群体划分标准，以针对不同客户群体进行针对性营销；建立客户消费行为的分析模型和评价指标体系，以进行客户风险管理；建立客户价值评估模型和指标体系，以对客户进行分级管理。

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企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮业企业盈利的核心就是其菜品和顾客，也就是其提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在想推出什么样的菜系和种类会吸引更多的顾客，究竟各种顾客各自的喜好是什么，在不同的时段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果，未来一段时间菜品原材应该采购多少…… T餐饮的经营者想尽快地解决这些疑问，使自己的企业更加符合现有顾客的口味，吸引更多的新顾客，又能根据不同的情况和环境转换自己的经营策略。T餐饮在经营过程中，通过分析历史数据，总结出一些行之有效的经验：  在点餐过程中，由有经验的服务员根据顾客特点进行菜品推荐，一方面可提高菜品的销量，另外一方面可减少客户点餐的时间和频率，提高用户体验；  根据菜品历史销售情况，综合考虑节假日、气候和竞争对手等影响因素，对菜品销量进行预测，以便餐饮企业提前准备原材料；  定期对菜品销售情况进行统计，分类统计出好评菜和差评菜，为促销活动和新菜品推出提供支持；  根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为进行评分，筛选出优质客户，定期回访和送去关怀。 上述措施的实施都依赖于企业已有业务系统中保存的数据，但是目前从这些数据中获得有关产品和客户的特点以及能够产生价值的规律更多依赖于管理人员的个人经验。如果有一套工具或系统，能够从业务数据中自动或半自动地发现相关的知识和解决方案，这将极大地提高企业的决策水平和竞争能力。这种从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是数据挖掘；它是利用各种分析工具在大量数据中寻找其规律和发现模型与数据之间关系的过程，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。 这种分析方法可避免“人治”的随意性，避免企业管理仅依赖个人领导力的风险和不确定性，实现精细化营销与经营管理。

20.1背景与挖掘目标 信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。准确的客户分类结果是企业优化营销资源分配的重要依据，客户分类越来越成为客户关系管理中亟待解决的关键问题之一。 面对激烈的市场竞争，各个航空公司都推出了更优惠的营销方式来吸引更多的客户，国内某航空公司面临着常旅客流失、竞争力下降和航空资源未充分利用等经营危机。通过建立合理的客户价值评估模型，对客户进行分群，分析比较不同客户群的客户价值，并制定相应的营销策略，对不同的客户群提供个性化的客户服务是必须的和有效的。目前该航空公司已积累了大量的会员档案信息和其乘坐航班记录，经加工后得到如表20-1所示的数据信息。

二八定律： 20%的客户，为企业带来约80%的利益。 在竞争激烈的航空市场里，很多航空公司都推出了优惠的 营销方式来吸引更多的客户。在此种环境下，如何将公司 有限的资源充分利用，提示企业竞争力，为企业带来更多 的利益。 广泛用于分析客户价值的是RFM模型，它是通过三个指标（最近消费 时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)) 来进行客户细分，舟刊出高价值的客户。如果分析航空公司客户价值 ，此模型不再适用，存在一些缺陷和不足：