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KNIMI数据挖掘建模与分析系列_003_利用KNIMI做客户细分利用KNIMI做客户细分

老帅

20150801

http://blog.csdn.net/shuaihj

一、测试数据

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需要测试数据,请留下邮箱

 二、计算消费金额和消费次数

1.读入(销售数据.csv)

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读取列标题

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2. 时间格式转换

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按指定时间格式识别“订单创建日期”列

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3.对金额分组加和

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依据客户编号对”销售金额”加和

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4.字段重命名更可读

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统计结果

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5. 对订单分组计数

依据客户编号对”销售订单编号”进行去重加和

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6.字段重命名更可读

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7.连接查询客户的消费金额和消费次数

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设置连接方式和关键列

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8.统计结果

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9.数据流

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三、计算多少天没消费了

1.最近一次消费时间

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依据客户编号对订单创建日期取最大值

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2.多少天没消费了

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计算客户最近一次消费,距离“2014年1月31日”有“多少天没消费了”

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3.过滤无用字段

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4.统计结果

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5.数据流

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四、根据销售数据对客户进行层次聚类计算

1.连接查询客户的消费信息

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查询结果

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2.聚类计算前标准化

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设置需要标准化的列和标准化算法

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标准化结果

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3.计算层次聚类

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指定“距离函数”、“连接类型”以及参与聚类计算的列

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分层聚类结果

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4.去掉噪声数据(全局)

放大层次聚类图

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选中噪声点并设置为噪声

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在全局过滤噪声数据

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查看被过滤掉的数据

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四、根据销售数据对客户进行k-Means聚类计算

1.计算k-Means聚类

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指定聚类参数及参与聚类计算的列

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查看聚类结果

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2.根据聚类结果指派数据

(也就是根据训练模型测试真实数据)

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3.决策树训练

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设置决策树参数

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查看训练结果

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4.数据流

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