1. 背景与目标

1 - 1 案例背景 6 分钟

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1 - 2 案例目标 6 分钟

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2. 数据预处理

2 - 1 数据读取 6 分钟

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2 - 2 剔除票价为空的记录 6 分钟

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2 - 3 剔除异常记录 7 分钟

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3. 特征构造

3 - 1 1RFM模型介绍 4 分钟

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3 - 2 LRFMC模型 5 分钟

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3 - 3 构造入会时长特征 10 分钟

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3 - 4 剩余特征构造 4 分钟

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4. K-Means客户分群

4 - 1 使用K-means算法进行客户分群 6 分钟

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4 - 2 获取K-Means聚类结果 5 分钟

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4 - 3 聚类结果可视化 8 分钟

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5. 小结

5 - 1 小结 4 分钟

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