基于特征分箱和K-Means算法的用户行为分析方法

本文分析了网络购物用户的购物行为。首先，通过数据处理建立了客户关系管理模型（RFM模型）。在该模型的基础上，采用特征分箱法和K均值聚类两种方法对用户进行细分，并对两种模型的结果进行比较分析，探讨其差异及具体应用范围和意义。其中，基于特征分箱法的RFM模型将变量转换为相似的尺度，并对变量进行离散化，使得用户分类标签更加清晰，还可以根据不同的标签对不同类型的用户进行分类。K－Means算法穿过系数评估聚类算法的轮廓线，以选择最佳K值。本文的实验分析结果可以为运营商提供更可靠、更直观的数据，使运营商能够根据不同用户的不同行为进行市场细分，进而进行精准营销和服务设置。