《表2 客户价值分析聚类结果》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
通过聚类分析，我们从数量和价值两个维度将所有客户分为五类，各类别用户数和占比情况如表2所示。
| 图表编号 | XD004632400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.12.05 |
| 作者 | 戴新建 |
| 绘制单位 | 长沙民政职业技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 配肥站2聚类分析：K-means算法在农资网站客户管理中的应用》2020.09.01
- 《表1 聚类结果：基于客户聚类的成品油客户精准营销研究与应用》2020.11.20
- 《表4 客户最终聚类中心：RFM模型在连锁药店顾客价值分析中的应用研究》2021.02.01
- 《表2 谱系聚类分析结果：基于AHP的集装箱班轮公司客户服务评价及应用研究》2021.01.01
- 《表2 客户群特征描述表：基于数据挖掘的石油金融企业客户价值分析》2020.05.25
- 《表3 聚类结果单位：人：异常值检测在成品油零售客户消费行为分析中的应用》2020.07.20
- 《表2：基于聚类的快运客户流失情况分析及对策》2020.08.01
- 《表2：基于聚类分析的航空公司客户群细分及营销策略》2019.12.01
- 《表3 聚类结果对比：基于聚类算法的客户细分及其优化》2019.11.16
- 《表4 客户细分结果统计：基于聚类算法的客户细分及其优化》2019.11.16
- 《表2 聚类结果分布：基于二阶聚类分析的客户管理分类研究》2019.10.01
- 《表1 二阶聚类结果：基于二阶聚类分析的客户管理分类研究》2019.10.01
- 《表3 聚类分析结果：基于因子分析和聚类分析的上市银行股票投资价值分析》2019.10.01
- 《表1 聚类分析报告表：基于聚类思想对车险客户精准画像的研究》2019.08.19
- 《表3 聚类中心点：基于大数据的航空客户价值分析》2019.05.25
- 《表6 聚类结果：基于RFM模型的物流客户价值研究》2019.07.10
- 《表2 因子载荷矩阵：应用两步聚类分析方法对医院VIP会员客户群的研究》2019.04.28
- 《表2 客户聚类运行结果》2018.05.10
- 《表2 最终聚类结果：针对购买周期较长产品客户价值的研究》2019.11.08
- 《表2 聚类分析结果：房地产行业的投资价值评价》2019.12.01