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文檔簡介
1、1(50.0分)移動公司想結(jié)合用戶通話行為,推薦相應(yīng)套餐,或者結(jié)合用戶現(xiàn)有套餐優(yōu)化用戶套餐,提供個性化套餐,從而對客戶進行精準營銷,增加客戶粘性。為此,移動公司收集了下列數(shù)據(jù),移動公司收集到的數(shù)據(jù)包含下列字段:變量名稱變量標簽Customer_ID用戶編號Peak_mins工作日上班時間電話時長OffPeak_mins工作日下班時間電話時長Weekend_mins周末電話時長International_mins國際電話時長Total_m
2、ins總通話時長average_mins平均每次通話時長data移動用戶細分聚類.xlsx移動用戶細分聚類請你根據(jù)這些客戶數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理(數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中可以根據(jù)現(xiàn)有變量構(gòu)造新變量進行分析),預(yù)處理之后選擇合適變量進行分析,分析算法自行選擇,寫出分析思路和過程,通過數(shù)據(jù)分析對客戶進行細分,將客戶分為5類。并為移動公司提供客戶精準營銷的相關(guān)建議。(請寫出分析的流程并刻畫最后細分之后的客戶的特點和相應(yīng)的營銷建議)答案解析:答案解析:
3、根據(jù)題意解讀本題可以選用聚類方式對客戶進行類別劃分,此處采用Kmeans聚類進行模型假設(shè)。1、對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,數(shù)據(jù)均為數(shù)值型,此項不用處理;檢驗數(shù)據(jù)可知沒有缺失值,故此項不用處理;將數(shù)據(jù)導(dǎo)入datehoop平臺進行異常值處理可以看到雖然異常值較多但考慮到可能是特殊人群,故此項不做處理。聚類對變量相關(guān)性影響較為敏感,因此將數(shù)據(jù)通過datehoop平臺進行相關(guān)性分析結(jié)果如下:從相關(guān)矩陣可以看出Peak_mins和Total_mins相關(guān)性
4、顯著。此處利用比值法構(gòu)建新的變量peak_minstotal_mins,因為變量之間取值范圍差異較大,因此進行聚類時需要進行標準化(datehoop平臺可以自動標準化,此處不單獨處理)。2、對變量進行聚類,選擇變量peak_minstotal_mins,offpeak_mins,weekend_mins,international_mins(2)對于1類長聊客戶移動公司可以推出相應(yīng)的暢聊套餐或者開設(shè)親情號以吸引客戶的眼光。(3)對于4類
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