项目十一客户画像分析教案

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课题项目十一客户画像分析课时4课时（180min）教学目标知识目标：（1）了解客户数据和客户画像分析。（2）了解RFM模型和K-Means聚类算法。能力目标：（1）能够使用K-Means聚类算法聚类客户，并通过RFM模型进行客户画像分析。素质目标：（1）在大数据时代，增强数据安全与隐私保护意识，共同保障网络与信息安全。（2）践行“以人为本”的理念，尊重他人，顺应发展。教学重难点教学重点：使用K-Means聚类算法聚类客户，并通过RFM模型进行客户画像分析。教学难点：使用K-Means聚类算法聚类客户。教学方法问答法、讨论法、讲授法、演示法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学过程主要教学内容及步骤课前任务【教师】布置课前任务，和学生负责人取得联系，将学生分组并分工，完成课前任务请各组组长组织组员登录文旌课堂，查找相关资料或扫码观看微课视频，讨论并回答下列问题：问题1：常见的客户数据来源有哪些？问题2：常用的客户数据采集工具有哪些？【学生】完成课前任务第1、2课时考勤【教师】清点上课人数，记录好考勤【学生】班干部报请假人员及原因问题导入客户画像分析是现代数据驱动型业务分析的核心，能够帮助企业从多个维度全面、精准地描绘客户特征，实现精准营销和优质服务。【教师】提出以下问题：请大家讨论一下，

如何获取客户数据信息呢？【学生】思考、举手回答【教师】通过学生的回答引入要讲的知识传授新知任务一客户数据获取一、客户数据【教师】通过多媒体讲解客户数据基础知识客户数据是指企业收集和管理的客户信息，包括客户的个人信息、交易数据、行为数据、交互数据、态度数据等。详见教材【学生】聆听、记录、理解二、客户画像分析【教师】通过多媒体讲解客户画像分析相关知识客户画像是一种描述目标客户群体特征的工具。它通过收集和分析用户的各种数据，构建出一个虚拟的典型的客户形象。详见教材【学生】聆听、记录、理解任务实施【教师】通过小旌引出本次任务实施的主题——客户数据获取【教师】讲解任务实施要求获取客户数据，存储到DataFrame对象df中，最后输出前5行数据。【学生】聆听、操作、讨论任务二客户数据处理【教师】通过小旌引出本次任务实施的主题——客户数据处理【教师】讲解任务实施要求检查客户数据的缺失值，以及各字段元素的数据类型。检查客户数据的重复值，并统计重复值个数。使用箱形图展示客户数据中的消费金额，检查异常值【学生】聆听、操作、讨论课堂小结【教师】简要总结本节课的要点（1）客户数据。（2）客户画像分析。（3）客户数据处理【学生】总结回顾知识点作业布置【教师】布置课后作业请根据课堂上所学知识，完成教材课后练习。本课作业布置二维码老师用文旌课堂APP扫描此码，即可进行线上作业布置【学生】完成课后任务第3、4课时考勤【教师】清点上课人数，记录好考勤【学生】班干部报请假人员及原因问题导入RFM模型和K-Means聚类分析是客户画像分析的强大工具。RFM模型为客户提供了量化的价值评估方法，而

K-Means

聚类算法则用于客户细分。两者结合，可有效分析客户价值，提升客户管理效率，优化客户体验，增强企业的市场竞争力。【教师】播放视频，提出以下问题：请大家讨论一下，如何对商品数据进行分析呢？【学生】思考、举手回答【教师】通过学生的回答引入要讲的知识传授新知任务三客户画像分析与可视化一、RFM模型【教师】通过多媒体讲解RFM模型RFM

模型是一种详见教材【学生】聆听、记录、理解二、K-Means聚类算法【教师】通过多媒体讲解K-Means聚类算法相关内容K-Means

聚类算法也称

K

均值聚类算法，是一种最常用的聚类算法，适用于中大型数据的聚类。详见教材【学生】聆听、记录、理解任务实施【教师】通过小旌引出本次任务实施的主题——客户画像分析与可视化【教师】讲解任务实施要求1．客户数据RFM模型分析2．客户数据聚类分析【学生】聆听、操作、讨论课堂小结【教师】简要总结本节课的要点（1）RFM模型。（2）K-Means聚类算法。