随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，各行各业的商业数据量呈指数型增长，商业模式发生了颠覆式的变化。采用恰当的算法和工具，对大数据进行分析，从而采取精准的营销策略，将会使数据产生不可估量的商业价值。本次直播要解读的案例是基于K-means聚类算法对快递企业客户数据进行分析，我们将会对本次任务的核心知识点以及软件工具操作进行解读。
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5月12日17:00-17:30，我们邀请到数据产品经理郭冬蕾，基于大数据分析实战训练营——“基于聚类分析（K-means）的快递企业客户群识别”案例进行在线解读，帮助学员更好地掌握聚类分析方法及其商业应用。
2020/5/12(周二晚)17:00-17:30
本次企业导师在线讲解的核心知识点
1.什么是聚类？
本次直播课将首先讲解聚类的涵义和聚类算法的几种常见的类型，并通过商业中的简单实例来说明聚类分析的应用。
2.K-means聚类算法的原理
本次实训任务中所用到的聚类算法是“划分聚类”中的“K-means聚类”，本次直播将会详细讲解K-means聚类算法的原理，并在大数据挖掘工具中进行相关演示。
3.客户分类方法
本次实训案例的目标是通过快递企业客户的数据进行挖掘，将客户分为不同的类别，从而对不同类型的客户实施精准的营销策略。结合对数据和商业的理解，我们选择通过“收益”和“数量”两个大的维度对数据进行分析，在大数据挖掘工具中进行聚类分析。
项目拓展
1.如何利用分布图可视化的方式进一步探测聚类结果？
2.如何在二维平面上同时观测多个维度交互分布客户分布状况？
长风大数据（微信号：cf-dsj）
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