(For Customer) iMaster NetEco产品文档(站点能源+机房交流叠光)(V600R022C10)(HDX)

(For Customer) iMaster NetEco 产品文档(数据中心)(V600R022C10_01)(PDF)

客户数据代码 使用一家电信公司的客户数据执行了降维和聚类检测，该客户创建了数据的不同子集，以便在python平台上使用PCA，TSne和UMap更好地可视化

开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 customer开发工具 c

1、典型spring-springMVC-mybatis框架结构。 2、可实现客户关系的CURD，以及不同条件组合的查询。 3、系统内含所需表sql，可以直接IDEA运行. 4、数据实现分页，spring主要使用注解版本开发。

JEDEC J-STD-046：2016 Customer Notification Standard for Product-Process Changes by Electronic Product Suppliers - 完整英文电子版（10页）.pdf

麦格尼特客户服务 一个完整的MERN应用程序，允许管理员管理其员工的信息。 这包括查看所有记录，调整基本信息以及调整月收入。 警告 请注意，此存储库提供了该应用程序的开发版本。 如果要运行它，请确保使用以下命令在root和client目录中安装所有必需的依赖项： npm i 安装后，运行dev脚本： npm run dev 这将同时启动客户端和服务器。

信用卡客户细分 业务问题银行不断需要为客户量身定制自己的经验，以保持其在银行业中的竞争力。 每年，银行都会创建定制的信用卡以适应其客户群的不同生活方式，并制定个性化的营销策略以扩大其目标市场。 了解银行客户群的特定特征已成为维持银行活力的关键。 该项目旨在利用聚类分析对公司的信用卡用户进行细分。 它可以帮助公司为客户提供定制的信用卡服务，从而提高他们的盈利能力。 ###数据集我们的数据集包括8950行和18列。 每行代表一个信用卡客户，各列主要是信用卡使用量变量。 除代表客户ID的列外，所有列均为数字。 在这些数字列中，我们有14个浮点变量和3个整数变量。 我们确认我们的数据集只有两列为NULL值； credit_limit和minimum_payments 。 我们使用中位数来填充credit_limit的1个缺失列和minimum_payments列的313个缺失值。 在确认mini

客户细分 有关客户细分的案例研究项目。 客户细分是根据共同特征将客户分为几组的过程，以便公司可以有效，适当地向每个组进行营销。 在这个项目中，我们使用在线食品交付平台上的数据。 我们的目标是创建客户细分以回答业务问题。 我们计划使用两种模型： 更传统的统计模型 一种称为K-均值聚类的机器学习算法 所有代码都在Jupyter Notebook（Python 3.x）中编写 使用Tableau Link->

商城-客户细分 在这个项目中，我对商城客户数据进行了探索性数据分析。 此外，我使用了K-均值聚类算法来创建客户细分（不同类型的客户群）。 数据 数据集中的功能 客户ID-这是分配给客户的唯一ID 性别-客户的性别 年龄-客户的年龄（以年为单位） 年收入（k $）-客户的年收入（k $） 支出得分-商场/购物中心根据客户的支出性质和行为分配给客户的得分