摘要：聚类分析作为数据挖掘的基本方法之一，由于其操作的便利性被广泛的应用到各个领域。聚类分析的实质是依据某些标准，将大量的数据按照该标准划分为几个甚至多个类或簇。这些类别中，各个个体之间存在着高度的相关性。而不同类别之间，各主体的相关性较弱。聚类分析是一种无监督的学习方法，在对数据对象进行分类之前，无法知道能够将数据对象分为几类。类型的划分完全有赖于数据的本身。

消费群体划分是当前消费市场面临着的一个主要问题。如何针对不同类型消费者提供合适的服务不仅有利于提高消费市场的服务质量，而且提高服务效率，助推企业获得理想利润。聚类分析作为一种成熟的统计方法，如果能够将其运用到消费市场领域，必然会对企业提供科学合理的营销参考依据，有助于改善市场的营销效率。基于此，本文遵循市场相关理论的指导，在明确市场细分、客户细分、聚类分析及其应用的基础上，对聚类分析在消费群体划分中的应用进行分析。具体而言，本文在市场细分和客户细分的理论指导下，基于市场分类目的、数据的可获得性，从市场消费者的行为和价值层面，构建出全面合理的指标体系。在此基础上，逐步对如何利用聚类分析对消费群体划分进行说明。最后，借助随机生成数据进行针对前文分析步骤，进行数据演示。

 

关键词　聚类分析；客户细分；市场细分；数据挖掘

 

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景-1

1.2 研究现状-1

2 相关概念-3

2.1 客户细分概念-3

2.2 聚类分析概念-3

3 基于K-means聚类分析在消费群体划分中应用流程-5

3.1 商业理解-5

3.2 指标选取原则及分析-6

3.2.1 指标选取原则-6

3.2.2 指标分析-6

3.3 指标的量化及处理-7

3.4 选择消费者细分的聚类分析方法-8

3.5 聚类分析的实现-8

3.5.1 软件介绍-8

3.5.2 软件实现过程-9

3.6 结果分析-9

4 实例演示-10

4.1 指标量化-10

4.2 软件操作-11

4.3 结果输出-13

4.4 消费者分布状况分析-15

4.5 结果分析-20

5 研究结论-22

参考文献-23

致谢-24