客户细分案例研究代码

在这个案例研究中，我们将探讨如何使用数据科学方法进行客户细分。以下是一个简单的Python代码示例，用于演示如何实现这一过程。

代码示例

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载数据
data = pd.read_csv('/path/to/your/data.csv')

# 特征选择
features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']

# 创建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 拟合模型
kmeans.fit(data[features])

# 预测
predictions = kmeans.predict(data[features])

# 将预测结果添加到原始数据
data['cluster'] = predictions

# 输出结果
print(data)

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