基于聚类算法的5G终端客户价值分析

发布时间：2022-04-18 20:55

　　为抓住5G发展的契机,提升客户5G体验,通过聚类算法对5G终端客户进行价值分析。利用现有5G终端客户数据进行价值客群分类,根据客群特征,开展个性化营销。相较于传统广撒网的营销方式,聚类算法对5G终端客户的价值分群,能更好的抓住客户痛点、实现5G终端客户量与质的提升。 

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【文章目录】：
0 引言
1 聚类算法的相关介绍
    1.1 聚类算法的类型
    1.2 K-Means聚类算法的原理
2 基于K-Means聚类算法的建模流程
    2.1 数据抽取
    2.2 相关性分析
    2.3 数据探索分析及数据清洗
    2.4 数据标准化
    2.5 模型构建
        1）聚类K的选择规则（肘部法则）
        2）客户聚类
    2.6 聚类结果分析
3 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于k-means聚类算法的高校人才评价分析——以泸州职业技术学院为例[J]. 夏汛.  数字技术与应用. 2019(12)
[2]一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法[J]. 边鹏,赵妍,苏玉召.  现代图书情报技术. 2011(09)
[3]基于聚类分析的K-means算法研究及应用[J]. 张建萍,刘希玉.  计算机应用研究. 2007(05)



本文编号：3646351