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Customer-segmentation:用于银行客户细分的无监督机器学习项目

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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

Reoverpoint-Virtual-Machines-customer deck 这款产品是运维备份划时代的产物。

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该数据集包含1个文件： WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv 包含客户注册的服务、账户信息、统计信息等，可以分析所有相关的客户数据并制定有针对性的客户保留计划

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