超市商场客户细分项目

项目背景

在竞争激烈的商业环境中，了解和满足客户的需求是任何成功商场的关键要素。为了更好地理解我们的客户并制定有针对性的营销策略，我们拥有一家超市商场，并通过会员卡收集了客户的基本数据。其中，我们尤其关注了一项叫做”消费分数”的指标，这是根据我们定义的一些参数，如客户行为和购买数据，为每位客户分配的分数。

项目目标

本项目的主要目标包括：

1. 通过K均值聚类算法对客户进行细分，以识别不同的客户群体。
2. 确定目标客户，即哪些客户更容易受到吸引。
3. 提供有关不同客户群体的详细信息，以便为市场团队制定有针对性的营销策略。

通过这个项目，我们希望能够更好地了解我们的客户，从而为我们的商场提供更智能、个性化和有效的市场战略。我们将通过数据分析和机器学习算法的应用来实现这一目标，并将在未来分享我们的研究结果和见解。

数据集描述

我们的数据集包含了以下关键属性：

• 客户ID
• 年龄
• 性别
• 年收入
• 消费分数

我们可以通过对这些属性进行分析和建模，深入了解客户群体的特征，以及哪些客户更容易被吸引和满足。

模型选择与依赖库

算法： 我们的关键算法是K均值聚类（Kmeans Clustering），它可以将客户分成不同的群体，每个群体具有相似的特征。这将有助于我们理解不同群体的需求和购买行为，从而更好地满足他们的期望。

Libraries（依赖库）： 为了完成这个项目，我们将利用以下Python库和机器学习算法：

• Pandas：用于数据加载和处理，帮助我们清洗和准备数据。
• Matplotlib和Seaborn：用于数据可视化，以便更好地理解客户数据的分布和关联关系。
• Scikit-learn：这是一个强大的机器学习库，我们将使用其中的K均值聚类算法来对客户进行细分。

代码实现

代码与数据集下载