🧭 项目概述

客户细分是机器学习在商业分析中的经典应用场景，通过聚类算法将用户划分为具有相似特征的群体。本项目将带您完成从数据预处理到模型部署的全流程，包含以下核心步骤：

  1. 数据收集

    • 使用公开的零售数据集（如UCI的Customer Segmentation Data）
    • 包含用户消费记录、年龄、地域等特征
    • 📌 本项目数据可访问：/Technology_Tutorials/ML_Tutorial/Projects/Clustering_Datasets

  2. 特征工程

    • 标准化处理（Z-Score）
    • 降维技术（PCA）
    • 📊 可视化分析示例：/Technology_Tutorials/ML_Tutorial/Projects/Dimensionality_Reduction

  3. 聚类算法选择

    • KMeans算法实现（如KMeans_算法）
    • DBSCAN密度聚类（适用于非球形分布）
    • 层次聚类（适用于多层级细分需求）

  4. 结果分析与应用

    • 可视化细分结果（如簇分布图）
    • 业务场景适配（精准营销、产品推荐）
    • 📈 案例演示：/Technology_Tutorials/ML_Tutorial/Projects/Segmentation_CaseStudy

🚀 技术亮点

  • 使用Python的Scikit-learn库实现核心算法
  • 可视化工具：Matplotlib + Seaborn
  • 📚 推荐扩展阅读：/Technology_Tutorials/ML_Tutorial/Concepts/Clustering_Theory

📌 注意事项

  1. 数据隐私合规性处理
  2. 聚类参数调优技巧
  3. 模型评估指标选择（如轮廓系数）
客户细分_流程