大家帮我分析一下一个数据挖掘项目的思路

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小弟刚刚入道，接到一个这样的项目 ，一头雾水，请兄弟姐妹们，出谋划策u以XX基金定投客户为试点
u项目目的：通过对定投客户的分析，找出定投客户的主要特征以及影响定投客户的主要因素，并通过评分模型找出现有非定投客户中最有可能成为定投客户的人群．
一．定投客户人口统计数据，包括性别、年龄、地址等
二．定投客户行为数据

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关键词：数据挖掘项目 数据挖掘 人口统计 出谋划策 基金定投 数据 项目 挖掘 思路

可以对现有定投客户的行为数据进行聚类，然后分别分析每个类别客户的人口统计数据及行为数据，对比不同类别之间具有明显差异的特征，结合具体业务知识进行解释。
对于新的客户，就可以利用聚类模型将其归入最相似的类别中，得到一个分数。

我的观点是建立分类模型，在混有定投客户和非定投客户的数据集中，采用分类算法（决策树等）建立分类模型。再对分类模型进行测试，考察正确率和查全率，满意后，采用该模型对非定投客户进行预测。

如果有足够的训练样本，分类模型当然要做。但在分类前，客户的细分还是很有必要的，这样可以加深对客户特征的理解。