数据准备ag百家乐规律
清洗数据：去除数据中的纰谬、重叠和不完好的纪录。
特征工程：对数据进行调换和索要，生成更有价值的特征。
基本信息：包括客户公司的称呼、地址、行业类型、公司限度（如职工数目、年营业额）、成立时辰等。这些信息有助于初步了解客户的配景和实力。
贸易历史：网罗客户的订单纪录，如购买的家具或做事种类、订单金额、订单频率、购买时辰等。这不错反馈客户的购买行径和偏好。
调换数据：汇总与客户的邮件交往、即时通信纪录、电话调换纪录等。分析这些调换本色不错得回客户的包涵点、需求变化以及对家具或做事的蓬勃度等信息。
遴荐安妥的 AI 模子
方案树模子：方案树通过一系列的方案端正将客户远隔到不同的类别。
救援向量机（SVM）：SVM 不错找到一个最优的超平面来远隔不同类别的客户。在高维空间中，SVM 大概有用地处治线性和非线性可分的数据。它通过最大化不同类别客户之间的隔断来兑现分类，适用于客户特征较为复杂的情况。
神经相聚模子：如多层感知机（MLP），不错自动学习客户数据中的复杂时势。通过历练神经相聚，它大概阐述客户的多种特征进行分类。
K - Means 聚类：这是一种浮浅且常用的聚类算法。它将数据点远隔为 K 个簇，使得每个数据点到其所属簇中心的距离之和最小。在客户细分中，K - Means 不错阐述客户的特征将客户远隔为不同的群体。
档次聚类：这种聚类要领构建一个聚类档次结构，ag百家乐交流平台不错是凝合式（从每个数据点算作一个单独的簇启动，慢慢统一）或分裂式（从所少见据点在一个簇启动，慢慢分裂）。档次聚类的优点是不需要事先指定簇的数目，而且不错直不雅地展示客户群体之间的档次联系。
DBSCAN（Density - Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：该算法基于数据点的密度，要是一个区域内的数据点密度跳跃某个阈值，就将这些点远隔为一个簇。DBSCAN 大概发现随便体式的簇，而且不错识别出数据中的噪声点（不属于任何簇的点），这关于处治客户数据中的终点情况很有匡助。
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