【业务】智慧零售行业客群划分与个性化推荐

利用厦门三所便利店的数据进行用户画像和标签体系构建之后，进行深入的数据分析。第一部分为客群划分，利用零售品的20类明细商品作为特征，对样本（客户）进行Q型聚类，并对每一类客户进行特征概述与偏好商品的描述，对客户分群进行深度挖掘之后概括更具人文气息和消费特点的名称。第二部分为个性化推荐，利用变量重要度对特征进行筛选，挖掘影响消费行为的重要因素，利用logistic模型进行预测分析，并对其阈值进行了优度探讨。