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杜尔格摘要的计算机科学与工程技术研究所 - 我们居住的世界每天都会收集大量数据。必须分析此类数据。在这个高度创新的激烈竞争时代超越所有人的时代,公司计划需要考虑当前的环境。现代企业建立在创新的想法上,因为有很多潜在客户不确定要购买什么或不购买什么。根据性别,年龄,兴趣和其他购买模式等因素可能与广告相关的消费者被称为客户细分。任何组织的主要目标都是确定其核心客户,并了解其买家的行为方式和利用其产品。此外,每个消费者都可以以独特的方式利用组织的商品。我们正在尝试解决列出该组织买家的问题,以描述这些客户使用该公司产品的建设性行为和方法。此外,在该行业工作的公司无法确定目标市场中可能的客户。为了找到数据中的隐藏模式并做出更好的决策,在这项工作中使用了机器学习。采用聚类技术的客户细分过程确定要针对哪种消费者细分。无监督的机器学习中的一种常见方法是客户细分。我们提出了这项研究中的解决方案,该解决方案利用K-均值聚类,这是一种用于数据集群集的强大方法。使用肘法,找到理想的簇。可视化数据后,策略是确定可用于分类客户并得出一些结论的重要特征。创建的集群协助企业专注于某些客户,并在社交媒体平台和营销活动中向他们推广材料,从而真正感兴趣。索引术语 - 机器学习,客户细分,K-均值算法,肘方法。

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