Python數據科學-技術詳解與商業實踐-第九講作業

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作者：Ben，著有《Python數據科學：技術詳解與商業實踐》、《用商業案例學R語言數據挖掘》、《胸有成竹-數據分析的SAS EG進階》作者。2005年進入數據科學領域，先後在亞信、德勤、百度等企業從事電信、金融行業數據挖掘工作。專註於消費信貸和財富管理方面的數據治理、客戶智能與風險智能領域。

配套視頻教程：Python數據科學-技術詳解與商業實踐（第二期）課程鏈接: https://edu.hellobi.com/course/280

涉及內容:電信客戶消費行為聚類-變數主題相關性分析、信息壓縮、分布形式轉換與客戶分群描述

1、背景介紹：

使用電信公司的客戶業務使用量數據進行客戶細分，數據集為profile_telecom.csv，首先通過因子分析，進行降維。之後進行客戶消費習慣分群，並使用決策樹進行客戶分群輪廓畫像。

2、本案例涉及的變數說明如下：

cnt_call 打電話次數

cnt_msg 發簡訊次數

cnt_wei 打開微信次數

cnt_web 登陸網頁次數

3、作業安排：

3.1 基礎知識：

1）分析K-means和層次聚類的適用情況。

3.2 案例解答步驟如下：

1）通過因子分析，進行降維。

2)使用kmeans進行客戶消費習慣分群。

3)使用決策樹進行客戶分群輪廓畫像

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