01 为什么要学这门课？

在当今竞争激烈的市场环境中，了解和洞察客户需求成为企业取得成功的关键因素之一。而聚类分析作为客户画像的重要工具，能够帮助企业将庞大的客户群体划分为不同的细分市场，并深入了解每个细分市场的特征和行为模式。

如何使用R语言进行阶层式聚类分析和分割式聚类分析，以及如何调整算法参数来优化结果。能够应用聚类分析方法将客户群体划分为具有相似特征和需求的子群体。通过深入了解每个子群体的特点，可以更好地定位目标市场、优化产品定价、开展精准的市场推广和营销活动。

客户画像是对客户信息在特定业务场景下的系统描述，是对客户数据的建模。客户标签是客户画像的元素，客户画像的搭建需要一个高效、全面的标签体系。通过对客户进行有效的分析和划分，企业可以针对不同的客户群体提供个性化的产品和服务，满足他们的需求并增加客户黏性。不仅能够提升客户满意度，还可以提高销售额。

客户画像还有助于发现潜在的市场机会和挖掘新增长点。通过聚类分析，可以发现在大量客户数据中隐藏的潜在模式和趋势，了解不同细分市场的增长潜力和发展方向。可以为企业制定战略决策和业务规划提供重要参考，帮助企业抓住机遇、应对挑战，并实现可持续发展。

02 如何学这门课？

李御玺

台湾铭传大学教授/中华数据挖掘协会理事

台湾大学博士，在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文，同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。其还兼任厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSS-China顾问。服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、台新银行等。

第一步：学习聚类分析方法，包括简介、相似性和相异性衡量、聚类算法分类、阶层式聚类方法、分割式聚类方法、群数判断以及群特征描述。

第二步：学习使用R语言进行阶层式聚类分析和分割式聚类分析，并调整算法参数以优化结果。

第三步：通过理论学习和实践编程相结合，深入了解聚类分析方法和R语言实操。

在学习过程中，要注重问题解决和应用场景的理解，并进行总结和复习巩固。保持积极的学习态度，不断实践和思考，提升自己在聚类分析领域的能力和应用能力。

03 这门课谁适合学？

数据分析师和业务决策者 ：聚类分析是一种强大的数据挖掘技术，可以发现数据中的模式和潜在关系。可以了解聚类分析方法的原理和应用，进而将其运用到实际业务场景中。

市场营销专业人员 ：聚类分析在客户画像、市场细分和目标客户选择等领域具有重要应用。学习聚类分析能够更好地理解客户行为和需求，从而制定精准的市场策略和推广计划。

学术研究者 ：聚类分析是一种常用的数据分析方法，被广泛应用于社会科学、生物学、医学、工程等领域的研究中。了解聚类分析的基本原理，并将其应用于自己的研究项目中，以挖掘数据中的隐藏信息和结构。

数据科学爱好者 ：通过R语言实操，提供了掌握聚类分析方法的机会。无论是想在数据科学领域发展职业，还是仅仅出于个人兴趣，学习这门课程都能够为打下坚实的基础。

04 这门课学什么？

这是一门关于客户画像案例课。一共2个章节，预计一周内的时间学完。

第1章:聚类分析方法 课时1:聚类方法简介 课时2:相似性、相异性的衡量 课时3:聚类算法的分类 课时4:阶层式聚类方法 课时5:分割式聚类方法 课时6:群数的判断 课时7:群特征描述第2章:聚类分析与客户画像-R语言实操 课时8:以R语言进行阶层式聚类分析及算法参数调整 课时9:以R语言进行分割式聚类分析及算法参数调整

部分案例截图：

通过本课程，深入了解聚类分析的各个方面，包括聚类方法的简介、相似性和相异性的衡量、聚类算法的分类以及阶层式和分割式聚类方法等。学习如何判断最佳群数并描述群特征，从而更好地理解数据中的模式和结构。

另外，本课程还注重实践应用，通过R语言进行阶层式聚类分析和分割式聚类分析，并调整算法参数以优化结果。亲自动手实操，加深对聚类分析方法的理解。

无论是想提升市场策略的精准度，还是希望在数据分析领域深耕，本课程都将满足需求。现在就报名课程，与行业专家共同学习、成长。不要错过这个机会，立即开启你的学习之旅！

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