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乾貨 :基於用戶畫像的聚類分析

聚類(Clustering),顧名思義就是“物以類聚,人以群分”,其主要思想是按照特定標準把資料集聚合成不同的簇,使同一簇內的資料物件的相似性盡可能大,同時,使不在同一簇內的資料物件的差異性盡可能大。通俗地說,就是把相似的物件分到同一組。


聚類演算法通常不使用訓練資料,只要計算物件間的相似度即可應用演算法。這在機器學習領域中被稱為無監督學習。

 

某大型保險企業擁有海量投保客戶資料,由於大資料技術與相關人才的緊缺,企業尚未建立統一的資料倉庫與運營平臺,積累多年的資料無法發揮應有的價值。企業期望搭建用戶畫像,對客戶進行群體分析與個性化運營,以此激活老客戶,挖掘百億續費市場。眾安科技資料團隊對該企業資料進行建模,輸出用戶畫像並搭建智慧營銷平臺。再基於用戶畫像資料進行客戶分群研究,制訂個性化運營策略。

 

本文重點介紹聚類演算法的實踐。對用戶畫像與個性化運營感興趣的親們,請參閱本公眾號其他文章。

 


Step 1 資料預處理


任何大資料專案中,前期資料準備都是一項繁瑣無趣卻又十分重要的工作。


首先,對資料進行標準化處理,處理異常值,補全缺失值,為了順利應用聚類演算法,還需要使用戶畫像中的所有標簽以數值形式體現。


其次要對數值指標進行量綱縮放,使各指標具有相同的數量級,否則會使聚類結果產生偏差。

接下來要提取特征,即把最初的特征集降維,從中選擇有效特征放進聚類演算法里跑。眾安科技為該保險公司定製的用戶畫像中,存在超過200個標簽,為不同的運營場景提供了豐富的多維度資料支持。但這麼多標簽存在相關特征,假如存在兩個高度相關的特征,相當於將同一個特征的權重放大兩倍,會影響聚類結果。


我們可以通過關聯規則分析(Association Rules)發現併排除高度相關的特征,也可以通過主成分分析(Principal Components Analysis,簡稱PCA)進行降維。這裡不詳細展開,有興趣的讀者可以自行瞭解。

 


Step 2 確定聚類個數


層次聚類是十分常用的聚類演算法,是根據每兩個物件之間的距離,將距離最近的物件兩兩合併,合併後產生的新物件再進行兩兩合併,以此類推,直到所有物件合為一類。


Ward方法在實際應用中分類效果較好,應用較廣。它主要基於方差分析思想,理想情況下,同類物件之間的離差平方和盡可能小,不同類物件之間的離差平方和應該盡可能大。該方法要求樣品間的距離必須是歐氏距離。


值得註意的是,在R中,呼叫ward方法的名稱已經從“ward”更新為“ward.D”。

 

library(proxy)

Dist

clusteModel

plot(clusteModel)

 


根據R繪製的層次聚類圖像,我們對該企業的客戶相似性有一個直觀瞭解,然而單憑肉眼,仍然難以判斷具體的聚類個數。這時我們通過輪廓繫數法進一步確定聚類個數。

 

輪廓繫數旨在對某個物件與同類物件的相似度和與不同類物件的相似度做對比。輪廓繫數取值在-1到1之間,輪廓繫數越大時,表示對應簇的數量下,聚類效果越好。


library(fpc)

K

round

rst

    print(paste(“K=”,i))

    mean(sapply(1:round,function(r){

        print(paste(“Round”,r))

        result

        stats

        stats$avg.silwidth

    }))

})

plot(K,rst,type=’l’,main=’輪廓繫數與K的關係’,ylab=’輪廓繫數’)

 


在輪廓繫數的實際應用中,不能單純取輪廓繫數最大的K值,還需要考慮聚類結果的分佈情況(避免出現超大群體),以及從商業角度是否易於理解與執行,據此綜合分析,探索合理的K值。

綜上,根據分析研究,確定K的取值為7。

 


Step 3  聚類


K-means是基於距離的聚類演算法,十分經典,簡單而高效。其主要思想是選擇K個點作為初始聚類中心, 將每個物件分配到最近的中心形成K個簇,重新計算每個簇的中心,重覆以上迭代步驟,直到簇不再變化或達到指定迭代次數為止。K-means演算法預設使用歐氏距離來計算。

library(proxy)

library(cluster)

clusteModel

clusteModel$size

result_df

write.csv(result_df, file =”clusteModel.csv”, row.names = T, quote = T) 

 


Step 4 聚類結果分析


對聚類結果(clusteModel.csv)進行資料分析,總結群體特征:

 

cluster=1:當前價值低,未來價值高。(5.6%)

cluster=2:當前價值中,未來價值高。(5.4%)

cluster=3:當前價值高,未來價值高。(18%)

cluster=4:當前價值高,未來價值中低。(13.6%)

cluster=5:高價值,穩定群。(14%)

cluster=6:當前價值低,未來價值未知(可能信息不全導致)。(2.1%)

cluster=7:某一特征的客戶群體(該特征為業務重點發展方向)。(41.3%)

 

根據分析師與業務團隊的討論結果,將cluster=1與cluster=6進行合併,最終得到6個客戶群體,並針對客戶群體制訂運營策略。

 

客戶分群與運營策略

(業務敏感信息打碼)

本文轉自:眾安數盟;

END

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