客户行为

数据分析是关于PVA捐助者的客户细分，以更好地理解他们的行为，并在数据库中识别不同的捐助者和潜在捐助者。我们通过详细阅读数据字典来理解每个属性的含义和贡献，以建立我们的数据库。初步浏览数据集时，我们确定了多个潜在重要的变量，如收入、年龄分布以及之前的捐赠历史。这些变量帮助我们预测捐赠者的行为模式和时间间隔，从而优化我们的策略。

考虑数据资源和移动用户特点，采用用户行为特征为基础，结合人口统计和客户价值，构建三维客户细分模型。模型聚焦高价值客户识别，针对目标客户群开展行为分析，制定差异化服务策略，满足客户需求，并整理背景资料，辅助市场营销。

基于数据挖掘的个人银行业务客户行为分析 摘要 本研究利用数据挖掘技术，深入分析银行个人客户的行为模式。通过探究客户的交易数据、产品使用情况以及其他相关信息，识别客户的金融需求和偏好，为银行制定精准的营销策略和风险管理措施提供支持。 主要内容 数据收集与预处理: 从银行内部系统和外部数据源获取客户数据，并进行清洗、整合和转换，构建分析所需的数据集。 客户细分: 运用聚类、分类等数据挖掘算法，将客户群体划分为具有不同特征的细分市场，以便进行差异化服务。 行为模式识别: 分析客户的交易频率、金额、渠道偏好等行为特征，识别客户的金融需求和潜在风险。 预测模型构建: 建立预测模型，预测客户未来的行为，例如产品购买、流失风险等，为银行的营销和风险管理提供决策支持。 应用价值 精准营销: 根据客户细分和行为模式，制定个性化的营销方案，提高营销活动的精准性和有效性。 风险管理: 识别潜在的信用风险和欺诈行为，采取相应的风险控制措施，保障银行资产安全。 产品创新: 根据客户需求，开发新的金融产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。 服务优化: 优化服务流程，提供更加便捷、高效的金融服务体验。

传统的网络购物仅限于商品分类和展示，未深入研究消费者的购物数据。本研究引入基于决策树的分类方法，分析网络客户在购物过程中的行为趋势。通过决策树挖掘出影响网络购物的主要因素及其对购买行为的影响程度。实验结果显示，此方法能有效分类网络客户，为决策分析提供有力支持。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据，可用于数据挖掘和学习行为分析。

raw_user.csv 文件包含某网站用户行为分析案例数据，可直接上传至虚拟机用于分析。