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文档简介

用户分层方法用户细分与聚类聚类模型将样本点根据某种特征进行分类，达到的效是，类与类之间的差异大，而同一个类内的用户差异较小，从而达到分群、定类别的目的。用户细分的重要意义有利于深入洞察用户需求提高业务运营效率和效益降低运营风险保持业务的可持续增长用户细分的不同商业主题行为特征客户价值生命周期需求与态度产品设计客户管理客户营销资源投入优化产品设计阶段用户细分用户心理地图用户想法和感受听：用户听到的信息说：用户表带的诉求做：用户行为看：用户能挑选的产品痛点收获资源投入优化：用户价值分层RFM模型：根据用户的3个维度进行价值区分的，分别是消费热度、消费频率、消费金额用户管理-用户生命周期分群用户营销-用户行为特征分群聚类分析的基本概念聚类分析分群目标是，使得每个群的特征描述明确且具体，不同群之间的特征差异明显。通过对数据进行分类，使得类与类之间的差异大，而同类内的样本差异小，从而达到分群的效果。聚类模型的评估轮廓系数平方根标准误差R2ARI层次聚类层次聚类的算法描述(1)假设有n个样品，每个样品被单独看成一类，即构造n个类，每个类包含且只包含一个样品。(2)计算n个样品两两之间的距离，以及类间距离矩阵，并将距离最近的两类合并为一个新类。(3)计算新类与当前各类之间的距离。(4)一直重复上述过程，直至所有的观测被聚为一类，并绘制聚类图。(5)决定聚类数目和类别，并对类作出解释。层次聚类分群数量的确定层次聚类的优点是具有较好的解释性，分析人员可以通过层次聚类图确定需要将处理的样本数据分成几类，以及这些类的样本有哪些。层次聚类也有缺点，层次聚类处理大样本数据较为吃力，需要不断计算点与点的距离及类与类的距离，对计算机的计算和存储能力、计算时间都是一个挑战。K-means聚类算法K-means聚类算法是处理大样本数据的聚类方法，其基本思想是以迭代为理论基础，先对样本观测进行粗略分类，然后按某种最优准则逐步修改分类，直至最优为止。K-means聚类算法是聚类分析中的常用方法，常用于用户分群。K-means聚类算法描述K-means聚类算法就是计算样本点与类簇质心的距离，与类簇质心相近的样本点被划分为同一类簇。(1)设定K值，确定聚类数，软件随机分配聚类中心所需的种子。(2)计算每个观测到类中心的距离（欧式距离或明考斯基距离），并分成K类。(3)把K类中心（均值）作为新的中心，重新计算距离聚类事后分析：决

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