【摘 要】
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本文以某公司的销售提单数据为背景研究了统计方法在客户细分数据挖掘技术中的应用。首先简略介绍了数据挖掘和客户细分的相关内容,然后在客户细分的数据预处理和客户分类两
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本文以某公司的销售提单数据为背景研究了统计方法在客户细分数据挖掘技术中的应用。首先简略介绍了数据挖掘和客户细分的相关内容,然后在客户细分的数据预处理和客户分类两方面展开研究。我做的主要工作:一、利用主成分分析进行数据预处理,并和普通的预处理方法做比较,普通的预处理方法只是在填充缺失值和去掉噪音数据方面有作用,而主成分分析能够起到很好的降维作用,为下一步分析提供相对较小的数据集,为分析带来方便;二、客户分类的实现,比较了决策树分类和聚类分析两种方法,首先利用决策树的分类,但效果不理想,随后,利用聚类分析中的Ward法和K-Means方法聚类,利用SAS和Clementine两种软件实现,并对聚类结果做了详细的介绍。研究客户细分的文章很多,但从统计方法的角度的很少,本文只是从两种比较常用的统计方法在客户细分的数据挖掘中的应用,做了一个很小的尝试。
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