㈠ 理財產品客戶分層 如何分層
按資金和風險承受能力綜合分層 資金可以設四個等級 1--50萬 50--100萬 100--300萬 300以上 風險能力 一般分為初級 中級 和高級 初級一般是指考錢養老 中級是偶爾做些投資 但都是小本金 高級就是做過期貨 股票等的人
㈡ 常用的聚類方法有哪幾種
聚類分析的演算法可以分為劃分法、層次法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法。
1、劃分法，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。
2、層次法，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。
3、基於密度的方法，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。
4、圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。
5、基於網格的方法，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。
6、基於模型的方法，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。
(2)客戶分層演算法擴展閱讀：
在商業上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者資料庫中區分出不同的消費群體來，並且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。
它作為數據挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發現資料庫中分布的一些深層的信息，並且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；並且，聚類分析也可以作為數據挖掘演算法中其他分析演算法的一個預處理步驟。
許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。
許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。
㈢ 區域聚類客戶精準營銷細分,主要從哪些維度進行劃分
總是看到各種維度，維度。這個問題更需要從專業角度分析。可以先分層，再做聚類分析，也可以先聚類再分層，也可以隨便根據幾個指標做一個因子，再去聚類。如果有地圖，詳細的坐標，還可以使用GIS方法直接看，疊加後分析。或者決策樹、神經網路，都是可以考慮的方法。歸根到底還是要根據專業來，統計只是輔助工具。
㈣ 分層聚類演算法的介紹
分層聚類法就是對給定數據對象的集合進行層次分解，根據分層分解採用的分解策略，分層聚類法又可以分為凝聚的(agglomerative)和分裂的(divisive)分層聚類。
㈤ 在客戶關系管理中，客戶分層是以什麼變數作為標準的
是這樣：總體中賴以進行分層的變數為分層變數，理想的分層變數是調查中要加以測量的變數或與其高度相關的變數。分層的原則是增加層內的同質性和層間的異質性。常見的分層變數有性別、年齡、教育、職業等。
㈥ 分層抽樣的演算法步驟
分層抽樣 1、知識與技能：
（1）正確理解分層抽樣的概念；
（2）掌握分層抽樣的一般步驟；
（3）區分簡單隨機抽樣、系統抽樣和分層抽樣，並選擇適當正確的方法 進行抽樣。
2、過程與方法：通過對現實生活中實際問題進行分層抽樣，感知應用數學 知識解決實際問題的方法。
3、情感態度與價值觀：通過對統計學知識的研究，感知數學知識中「估計 與「精確」性的矛盾統一，培養學生的辯證唯物主義的世界觀與價值觀。
4、重點與難點：正確理解分層抽樣的定義，靈活應用分層抽樣抽取樣本， 並恰當的選擇三種抽樣方法解決現實生活中的抽樣問題。
教學設想： 教學設想 【創設情景】 假設某地區有高中生 2400 人，初中生 10900 人，小學生 11000 人，此地 教育部門為了了解本地區中小學的近視情況及其形成原因，要從本地區的 小學生中抽取 1%的學生進行調查，你認為應當怎樣抽取樣本？ 【探究新知 探究新知】 探究新知 一、分層抽樣的定義。 一般地，在抽樣時，將總體分成互不交叉的層，然後按照一定的比例， 從各層獨立地抽取一定數量的個體，將各層取出的個體合在一起作為樣本， 這種抽樣的方法叫分層抽樣。 說明】 【說明】分層抽樣又稱類型抽樣，應用分層抽樣應遵循以下要求：
（1）分層：將相似的個體歸人一類，即為一層，分層要求每層的各個個體 互不交叉，即遵循不重復、不遺漏的原則。
（2）分層抽樣為保證每個個體等可能入樣，需遵循在各層中進行簡單隨機 抽樣，每層樣本數量與每層個體數量的比與這層個體數量與總體容量 的比相等。 二、分層抽樣的步驟： （1）分層：按某種特徵將總體分成若幹部分。
（2）按比例確定每層抽取個體的個數。
（3）各層分別按簡單隨機抽樣的方法抽取。
（4）綜合每層抽樣，組成樣本。
【說明】 （1）分層需遵循不重復、不遺漏的原則。
（2）抽取比例由每層個體占總體的比例確定。
（3）各層抽樣按簡單隨機抽樣進行。
探究交流：
（1）分層抽樣又稱類型抽樣，即將相似的個體歸入一類（層） ，然後每層抽 取若干個體構成樣本，所以分層抽樣為保證每個個體等可能入樣，必 （ ） 須進行A、每層等可能抽樣 B、每層不等可能抽樣 C、所有層按同一抽樣比等可能抽樣
（2）如果採用分層抽樣，從個體數為 N 的總體中抽取一個容量為 n 樣本，那麼每個個體被抽到的可能性為 （ ） A． N 1 B. n 1 C. N n D. N n
點撥： 點撥： （1）保證每個個體等可能入樣是簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽 共同的特徵，為了保證這一點，分層時用同一抽樣比是必不可少 的，故此選 C。
（2）根據每個個體都等可能入樣，所以其可能性本容量與總體容量 比，故此題選 C。
知識點 2 簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣的比較 適 用 類 別 共同點 各自特點 聯 系 范 圍
（1）抽樣過程中每 總體個 簡 單 從總體中逐個抽取 個個體被抽到 數較少 隨 機 的可能性相等 將總體均分成幾部 抽 樣 在起始部分 總體個
（2）每次抽出個體 分， 按預先制定的規 樣時採用簡 數較多 後不再將它放 則在各部分抽取 隨機抽樣 系 統 回，即不放回 抽 樣 總體由 抽樣 分層抽樣時采 差異明 將總體分成幾層， 用簡單隨機抽 顯的幾 分 層 分層進行抽取 樣或系統抽樣 部分組 抽 樣 成 【例選精析】 例選精析】
例1、 某高中共有 900 人，其中高一年級 300 人，高二年級 200 人，高三年級 400 人，現採用分層抽樣抽取容量為 45 的樣本，那麼高一、高二、高三各 年級抽取的人數分別為 A.15,5,25 B.15,15,15 C.10,5,30 D15,10,20 分析]因為 300：200：400=3：2：4，於是將 45 分成 3：2：4 的三部分。設 [分析 分析 三部分各抽取的個體數分別為 3x,2x,4x,由 3x+2x+4x=45，得 x=5，故 高一、高二、高三各年級抽取的人數分別為 15，10，20，故選 D。
例 2：一個地區共有 5 個鄉鎮，人口 3 萬人，其中人口比例為 3：2：5：2：3， 從 3 萬人中抽取一個 300 人的樣本，分析某種疾病的發病率，已知這種疾 病與不同的地理位置及水土有關， 問應採取什麼樣的方法？並寫出具體過 程。
[分析 分析]採用分層抽樣的方法。 分析 解：因為疾病與地理位置和水土均有關系，所以不同鄉鎮的發病情況差異明 顯，因而採用分層抽樣的方法，具體過程如下：
（1）將 3 萬人分為 5 層，其中一個鄉鎮為一層。
（2）按照樣本容量的比例隨機抽取各鄉鎮應抽取的樣本。 300×3/15=60 （人） 300×2/15=100 ， （人） 300×2/15=40 ， （人） 300×2/15=60 ， （人） ，因此各鄉鎮抽取人數分別為 60 人、40 人、100 人、40 人、60 人。 （3）將 300 人組到一起，即得到一個樣本。
