一种基于客户属性及行为特征分析的客户细分方法

摘要

本发明公开基于客户属性及行为特征分析的客户细分方法，其包括三个步骤：（1）数据预处理，根据选择的评价属性，对所有属性与评价属性之间进行相关性分析，去除属性集中的弱相关项与冗余项从而达到数据简化的目的。（2）群体聚类，用K-means算法将每个属性的原始数据划分为三个级别，再由基于密度可达的DBSCAN算法进行客户聚类，将所有客户大体上分为高，中，低三个等级。（3）行为特征聚类，用双聚类分别对步骤（2）的三个等级的聚类结果做行为特征聚类，采用基于了基于apriori的双聚类。通过上述步骤的结合完成对客户的行为特征细分。本发明能提供更为全局性的属性为行为特性分析提供基础，提高分类的精确性和细致性。