基于划分和层次聚类方法的手机销售客户的挖掘分析

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在当今信息化的世界,主要是希望进行分析客户的数字化,把客户相关数据存储在某个系统里,方便经理和研究人员进行后期的分析处理。收集这些数据进行挖掘就能提高销售额。后期关于客户的各种数据,尤其是购买量和付款时间,如果能采取相关的挖掘技术,就可以得到很多有价值的结论。这就是大数据时代的手机销售业。首先,进行数据收集,在多个手机销售地点进行客户数据的记录。并且对收集到的数据进行数据预处理,先把缺失数据进行补充,然后把多个变量降维成两个变量:客户当前价值和客户潜在价值。数据预处理是修改少量有错误的数据,补全一些不完整数据并且进行数据降维的过程。在预处理阶段,采用的是层次分析方法,量化过程使用YAAHP软件实现。其次,使用聚类分析的划分和层次方法,对客户购买手机产生的销售数据进行分析,实现对客户分类。具体的方法是使用划分方法中的K-means方法和层次方法中的中位数聚类方法,将所有收集到的客户按照当前价值和潜在价值两个变量聚类,最终分成四类:当前价值高潜在价值高的、当前价值高潜在价值低的、当前价值低潜在价值高的和当前价值低潜在价值低的。最后,对K-means和层次聚类两种聚类方法分析,总结他们各自的优点和缺点,并且对本课题研究进行总结,将客户分成四类后,销售人员可以针对不同的客户群提出不同的营销手段。
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