基于通信基站定位数据的商业数据挖掘案例

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项目描述：使用某通信运营商提供的接口解析得到用户的定位数据以及对应属性，对基站进行分群，比较分群得到的不同商圈，选择合适的区域进行后续的营销活动。

项目算法：K均值聚类算法是最为常见的聚类算法之一，能够很好的基于已有的数据对目标对象进行划分；广泛的应用在客户画像、产品分群以及精准营销等场景中。

项目获得：

本案例能帮助学生获得如下技能：

• K均值聚类的算法逻辑，包括相似度度量、算法逻辑以及算法评估等。
• 通过完整的案例学习可以掌握：
  
  • 应用聚类算法时涉及到的数据可视化、数据清洗、相关性分析以及维度归约等操作。
  • K均值算法的调优策略。
  • K均值算法在商业分析中的解释。
    
    
  
  

技术拓展：该项目所涉及的聚类算法和清洗、调优流程，可广泛的使用与其他诸如客户画像、精准影响和异常客户监测等场景中。

课程内容

• 资料.zip
• 算法介绍1.1
• 算法介绍1.2
• 算法介绍1.1
• 算法介绍1.2
• 算法介绍1.3
• 项目实操过程1.1
• 项目实操过程1.2
• 项目实操过程1.3
• 项目实操过程1.4
  

进入课程：《基于通信基站定位数据的商业数据挖掘案例》

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关键词：数据挖掘案例 通信基站 数据挖掘 商业数据 相关性分析