数据准备立花里子ed2k
五月色播清洗数据：去除数据中的乖谬、重迭和不竣工的记载。
特征工程：对数据进行转机和索求，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、公司畛域（如职工数目、年营业额）、建设时间等。这些信息有助于初步了解客户的配景和实力。
生意历史：采集客户的订单记载立花里子ed2k，如购买的家具或就业种类、订单金额、订单频率、购买时间等。这不错反应客户的购买行径和偏好。
疏导数据：汇总与客户的邮件交往、即时通信记载、电话疏导记载等。分析这些疏导本体不错获得客户的怜惜点、需求变化以及对家具或就业的散漫度等信息。
采选稳健的 AI 模子
有狡计树模子：有狡计树通过一系列的有狡筹谋定将客户分袂到不同的类别。
营救向量机（SVM）：SVM 不错找到一个最优的超平面来分袂不同类别的客户。在高维空间中，SVM 大要有用地不停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散伙来杀青分类，适用于客户特征较为复杂的情况。
神经集结模子：如多层感知机（MLP），不错自动学习客户数据中的复杂模样。通过侦察神经集结，它大要阐述客户的多种特征进行分类。
K - Means 聚类：这是一种绵薄且常用的聚类算法。它将数据点分袂为 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分袂为不同的群体。
档次聚类：这种聚类标准构建一个聚类档次结构，不错是凝华式（从每个数据点算作一个单独的簇运转，逐渐消失）或分裂式（从所畸形据点在一个簇运转，逐渐分裂）。档次聚类的优点是不需要事先指定簇的数目，况且不错直不雅地展示客户群体之间的档次相关。
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开头某个阈值，就将这些点分袂为一个簇。DBSCAN 大要发现大肆阵势的簇，况且不错识别出数据中的噪声点（不属于任何簇的点），这关于不停客户数据中的止境情况很有匡助。
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