聚类分析是一种无监督学习技术，它通过将相似的数据点分组在一起来发现数据中的隐藏结构。在本案例研究中，我们将探讨如何使用聚类分析来对客户进行细分。
案例背景
假设我们是一家在线零售商，我们的目标是更好地理解我们的客户群体，以便我们能够更有效地进行市场细分和营销。
聚类分析步骤
- 数据收集：收集客户的购买历史、浏览行为等数据。
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，进行特征选择。
- 选择聚类算法：根据数据特点选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类等。
- 聚类：使用选择的算法对数据进行聚类。
- 评估聚类结果：使用轮廓系数等指标评估聚类的效果。
- 分析聚类结果：分析每个聚类群的特征，理解客户群体。
案例结果
通过聚类分析，我们发现客户可以分为以下几类：
- 高价值客户：这类客户经常购买高价商品，对品牌忠诚度较高。
- 价格敏感客户：这类客户对价格非常敏感，倾向于购买折扣商品。
- 新品探索者：这类客户对新商品充满好奇，经常尝试新品。
扩展阅读
想要了解更多关于聚类分析的知识，可以阅读我们网站上的聚类分析教程。
相关图片
聚类分析示意图