After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
当今最成功的公司，往往对客户了解深入，能提前洞察其需求。数据分析师在挖掘这些深层洞见、并对客户进行细分以更好服务方面，起着关键作用。本课程将基于来自某在线零售商的匿名客户交易真实数据集，教授客户细分与行为分析的实用方法。您将先进行同群分析以理解客户趋势；随后学习如何构建易于解释的客户细分。在此基础上，您还将对已创建的细分进行准备，使其可用于机器学习。最后，您将仅用几行代码，借助 k-means 聚类让您的细分更具洞察力。学完本课程，您将能够应用切实可行的客户行为分析与细分技术。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
同群分析
在本章中，您将了解什么是同群以及如何分析同群。您会创建自己的客户同群，计算关键指标，并对结果进行可视化。
2
最近度、频率与金额价值分析
在第二章，您将学习客户细分的概念。具体而言，您将接触最近度、频率与金额价值（RFM），基于这些概念创建客户细分，并对结果进行分析。
3
用于聚类的数据预处理
创建了一些细分之后，您会希望进行预测。不过，在此之前，您需要掌握实用的数据准备方法，确保 k-means 聚类算法能够发现分离良好且合理的细分。
4
使用 K-means 的客户细分
在最后一章中，您将使用第 3 章中预处理的数据，基于客户的最近度、频率和金额价值来识别客户簇。
Python 中的客户细分
课程完成
