2024-03-05資訊

01 為什麽要學這門課？

在當今競爭激烈的市場環境中，了解和洞察客戶需求成為企業取得成功的關鍵因素之一。而聚類分析作為客戶畫像的重要工具，能夠幫助企業將龐大的客戶群體劃分為不同的細分市場，並深入了解每個細分市場的特征和行為模式。

如何使用R語言進行階層式聚類分析和分割式聚類分析，以及如何調整演算法參數來最佳化結果。能夠套用聚類分析方法將客戶群體劃分為具有相似特征和需求的子群體。透過深入了解每個子群體的特點，可以更好地定位目標市場、最佳化產品定價、開展精準的市場推廣和行銷活動。

客戶畫像是對客戶資訊在特定業務場景下的系統描述，是對客戶數據的建模。客戶標簽是客戶畫像的元素，客戶畫像的搭建需要一個高效、全面的標簽體系。透過對客戶進行有效的分析和劃分，企業可以針對不同的客戶群體提供個人化的產品和服務，滿足他們的需求並增加客戶黏性。不僅能夠提升客戶滿意度，還可以提高銷售額。

客戶畫像還有助於發現潛在的市場機會和挖掘新增長點。透過聚類分析，可以發現在大量客戶數據中隱藏的潛在模式和趨勢，了解不同細分市場的增長潛力和發展方向。可以為企業制定戰略決策和業務規劃提供重要參考，幫助企業抓住機遇、應對挑戰，並實作永續發展。

02 如何學這門課？

李禦璽

台灣銘傳大學教授/中華資料探勘協會理事

台灣大學博士，在其相關研究領域已發表超過260篇以上的研究論文，同時也是國科會與教育部多個相關研究計劃的主持人。其還兼任廈門大學資料探勘中心顧問，中國人民大學資料探勘中心顧問，IBM SPSS-China顧問。服務過的客戶包括：中國工商局、中信銀行、台新銀行等。

第一步：學習聚類分析方法，包括簡介、相似性和相異性衡量、聚類演算法分類、階層式聚類方法、分割式聚類方法、群數判斷以及群特征描述。

第二步：學習使用R語言進行階層式聚類分析和分割式聚類分析，並調整演算法參數以最佳化結果。

第三步：透過理論學習和實踐編程相結合，深入了解聚類分析方法和R語言實操。

在學習過程中，要註重問題解決和套用場景的理解，並進行總結和復習鞏固。保持積極的學習態度，不斷實踐和思考，提升自己在聚類分析領域的能力和套用能力。

03 這門課誰適合學？

數據分析師和業務決策者 ：聚類分析是一種強大的資料探勘技術，可以發現數據中的模式和潛在關系。可以了解聚類分析方法的原理和套用，進而將其運用到實際業務場景中。

市場行銷專業人員 ：聚類分析在客戶畫像、市場細分和目標客戶選擇等領域具有重要套用。學習聚類分析能夠更好地理解客戶行為和需求，從而制定精準的市場策略和推廣計劃。

學術研究者 ：聚類分析是一種常用的數據分析方法，被廣泛套用於社會科學、生物學、醫學、工程等領域的研究中。了解聚類分析的基本原理，並將其套用於自己的研究計畫中，以挖掘數據中的隱藏資訊和結構。

數據科學愛好者 ：透過R語言實操，提供了掌握聚類分析方法的機會。無論是想在數據科學領域發展職業，還是僅僅出於個人興趣，學習這門課程都能夠為打下堅實的基礎。

04 這門課學什麽？

這是一門關於客戶畫像案例課。一共2個章節，預計一周內的時間學完。

第1章:聚類分析方法 課時1:聚類方法簡介 課時2:相似性、相異性的衡量 課時3:聚類演算法的分類 課時4:階層式聚類方法 課時5:分割式聚類方法 課時6:群數的判斷 課時7:群特征描述第2章:聚類分析與客戶畫像-R語言實操 課時8:以R語言進行階層式聚類分析及演算法參數調整 課時9:以R語言進行分割式聚類分析及演算法參數調整