用户分群

分析不同的分群算法比较失效节点等功能。

[聚类算法KMeans]案例：客户分群优化详细介绍。在这个案例中，我们将探讨如何利用KMeans聚类算法来更有效地对客户进行分群，以优化营销策略和服务定制。通过分析客户行为和偏好，可以精确地划分不同的客户群体，从而更精准地提供个性化的服务和产品推荐。这种方法不仅提高了市场营销的效率，还加强了客户满意度和忠诚度。

详细数据分析——变量描述（一） t组1t组2t组3t组4t组5t组6t组7t组8t组9t组10 t客户分群tcluster-1tcluster-8tcluster-12tcluster-9tcluster-7tcluster-5tcluster-10tcluster-3tcluster-11tcluster-4tcluster-6tcluster-2 t客户数t占总客户比例t0.065 t0.090 t0.197 t0.193 t0.102 t0.158 t0.125 t0.011 t0.035 t0.020 t0.005 t0.001 tARPUt68.53 t98.87 t126.41 t135.44 t145.52 t162.74 t153.84 t194.58 t467.68 t545.86 t818.85 t1422.02 t年龄t30.99 t35.39 t34.19 t34.32 t32.79 t32.92 t32.74 t24.18 t33.79 t33.72 t34.93 t35.95 t男性比例t0.59 t0.64 t0.67 t0.66 t0.69 t0.72 t0.66 t0.47 t0.75 t0.74 t0.80 t0.77 t女性比例t0.29 t0.27 t0.25 t0.22 t0.20 t0.25 t0.44 t0.16 t0.19 t0.15 t0.12 t性别不详比例t0.11 t0.09 t0.08 t0.09 t0.08 t0.07 t0.06 t0.12 t现金付费比例t0.09 t0.19 t0.21 t0.16 t0.18 t0.08 t0.51 t0.59 t0.86 t预付费比例t0.91 t0.81 t0.79 t0.84 t0.82 t0.92 t0.49 t0.41 t0.14 tVIP比例t0.07 t0.13 t0.18 t0.20 t0.18 t0.23 t0.20 t0.18 t0.76 t0.81 t0.85 t0.88 t欠费比例t0.02 t0.03 t0.01 t0.09 t0.10 t0.05 t在网时长（天）t775.00 t823.20 t852.02 t888.43 t760.20 t827.97 t794.64 t424.44 t1214.86 t1152.10 t1192.

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

用户画像，即 User Profile，是基于用户在互联网上的行为数据，经过收集和分析，为用户打上的一系列标签的集合。这些标签可以是用户的性别、地域、收入、情感状态、兴趣爱好以及消费倾向等。用户画像的构建有助于理解用户特征和行为模式。 需要注意的是，用户画像并非简单的标签堆砌，它更强调对用户群体特征的概括和提炼。用户画像的构建需要结合数据分析和专业领域知识，才能更加准确地描述用户群体。 与用户画像容易混淆的概念是用户角色 (User Persona)。用户角色是产品设计和用户调研中常用的方法，它通过构建虚拟的典型用户来代表目标用户群体。用户角色的描述通常包含用户的年龄、职业、教育背景、兴趣爱好、生活方式等信息，以及他们在特定场景下的目标、行为和痛点。 用户角色的构建依赖于用户研究和数据分析，它能够帮助产品团队更好地理解用户需求，并设计出更符合用户期望的产品。

用户画像概述 用户画像，通过不同数据维度刻画用户，利用数据分析为用户打上语义标签，将用户的行为和偏好抽象成多元化的人物标签，构建用户实体。 用户画像可以使用语义化表示，例如： 基础属性: 性别（男、女）、职业（学生、老师、白领） 价值属性: 高价值、中价值、低价值客户 用户画像也可以使用数学建模，将标签视为特征空间的维度变量，用户画像则表示为特征空间中的稀疏向量。 用户画像的应用 用户画像在互联网行业应用广泛，因为它可以定性和定量地描述用户： 定性: 抽象概括用户的生活场景和使用场景 定量: 统计分析用户的行为数据，挖掘核心用户价值 用户画像的动态性 用户画像的结果受数据动态变化影响，用户的静态信息属性（基础信息）相对稳定，但用户的行为数据会随时间变化。

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。

用户自定义对象（User Object）是由用户定制的、具有特定功能的可重用对象。用户对象分为可视和非可视两类。- 可视用户对象是用户定义的控件，主要有三种类型：标准可视用户对象、定制的可视用户对象、外部可视用户对象。- 非可视用户对象本质上是一个不可显示的类，分为标准类用户对象和定制的类用户对象。 用户事件 用户事件是由用户定义的事件，其参数、返回值、触发等都可以由用户控制。结合实例，本章分别讲述了无参数和返回值及带参数和返回值的用户事件。 PFC技术 PFC技术通过对标准可视和非可视对象的封装和扩展，并加入定制的用户对象来实现。

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