【毕业设计】大数据分析的客户细分 (聚类分析) - python k-means

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0 前言

🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是

🚩 基于大数据挖掘分析的客户细分 (k-means 聚类分析)

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：4分
• 工作量：4分
• 创新点：3分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

1 数据分析步骤

• 1、导入必要的库
• 2、了解数据
• 3、数据可视化
• 4、使用k-means 进行聚类分析

2 数据观察与预处理

2.1 引入库

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
plt.style.use('fivethirtyeight')

from sklearn.cluster import KMeans
import plotly as py
import plotly.graph_objects as go
import warnings
import os
warnings.filterwarnings('ignore')
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2.2 查看数据

df=pd.read_csv('/home/kesci/input/1564558710/超市数据.csv')
df.head()
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2.3 数据可视化

2.3.1 查看数据分布

2.3.2 单独查看直方图分布

2.3.3 样本数据中的性别比

2.3.4 年龄与年收入之间的关系

2.3.5 年龄与消费得分之间的关系

2.3 6 年龄与消费得分与年收入之间的分布

3 kmeans聚类分析

x1=df[['Age','Spending Score (1-100)']].iloc[:,:].values
from sklearn.cluster import KMeans
inertia=[]
for i in range(1,11):  
    km=KMeans(n_clusters=i,init='k-means++',max_iter=300,n_init=10,random_state=100)
    km.fit(x1)
    inertia.append(km.inertia_)
plt.figure(1,figsize=(12,6))    
plt.plot(range(1,11),inertia)
plt.title('The Elbow Method',fontsize=20)
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('inertia')
plt.show()
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km = KMeans(n_clusters = 4, init = 'k-means++', max_iter = 300, n_init = 10, random_state = 100)
y_means = km.fit_predict(x1)

plt.figure(1 , figsize = (12 , 6) )
plt.scatter(x1[y_means == 0, 0], x1[y_means == 0, 1], s = 200, c = 'salmon')
plt.scatter(x1[y_means == 1, 0], x1[y_means == 1, 1], s = 200, c = 'yellowgreen') 
plt.scatter(x1[y_means == 2, 0], x1[y_means == 2, 1], s = 200, c = 'cornflowerblue')
plt.scatter(x1[y_means == 3, 0], x1[y_means == 3, 1], s = 200, c = 'magenta')
plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0], km.cluster_centers_[:, 1], s = 100, c = 'black' , label = 'centeroid')

plt.ylabel('Spending Score (1-100)') , plt.xlabel('Age')
plt.legend()
plt.show()
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映射到三维空间上的分布如下：

4 最后