Py數據基礎及實戰5

打造基于產教融合的就業育人綜合服務平臺打造基于產教融合的就業育人綜合服務平臺第6章商超客戶價值分析教案課程名稱：Python數據分析與挖掘實戰課程類別：必修（專業核心課）適用專業：數據科學與大數據技術、人工智能、計算機科學與技術、統計學、信息管理與信息系統等相關專業總學時：64學時（其中理論28學時，實驗36學時）總學分：4.0學分本章學時：8學時（理論3學時，實驗5學時）材料清單《Python數據分析與挖掘實戰（第2版）（微課版）》教材。配套PPT。引導性提問。探究性問題。拓展性問題。教學目標與基本要求教學目標本章以商超客戶價值分析為案例，講解數據挖掘在客戶關系管理中的完整應用流程。涵蓋案例背景與目標分析、數據探索與預處理、RFMPI指標構建與K-Means模型構建、客戶分群與結果對比分析。使學生掌握從業務問題出發，通過數據預處理、特征工程、聚類建模到結果解讀與策略制訂的全流程實戰能力。基本要求了解案例的背景、數據說明與目標。掌握商超客戶數據的預處理方法。掌握商超客戶數據的可視化分析方法。掌握客戶數據相關性分析的實現方法與熱力圖解讀技巧。掌握商超客戶分群結果的特征分析方法。問題引導性提問引導性提問需要教師根據教材內容和學生實際水平，提出問題，啟發引導學生去解決問題、理解并掌握知識、發展各種能力和提高思想覺悟。RFM模型中的R、F、M分別代表什么含義？為什么它們能反映客戶價值？案例中為什么要對RFM模型進行改進，加入P和I兩個維度？數據探索階段的可視化分析主要從哪些角度展開？各自發現了什么特征？肘方法是如何確定最佳聚類數的？其原理是什么？客戶分群完成后，如何利用雷達圖和箱線圖對不同客戶群體的特征進行對比分析？探究性問題探究性問題需教師在深入鉆研教材的基礎上精心設計，從重點、難點問題切入進行插入式提問，或對引導性提問中尚未涉及但重要的內容加以設問。在相關性分析中，屬性構造的依據是什么？案例中是如何利用相關性熱力圖來指導屬性構造的？K-Means聚類結果中，雷達圖如何幫助我們區分高價值客戶和低價值客戶群體？如果要在本案例的基礎上進一步優化客戶價值分析模型，可以從哪些方面入手？拓展性問題拓展性問題需教師深刻理解教材意義、掌握學生學習動態后，根據不同學習層次提出切實可行的、關乎實際應用的操作問題，亦可提供拓展資料供學生研習探討。除了K-Means聚類，還有哪些聚類算法可以應用于客戶分群？它們各自有什么優缺點？在實際商超業務中，客戶價值分析的結果如何落地為具體的營銷策略？請結合案例中的4類客戶群體提出建議。請調研另一個行業的客戶價值分析案例，比較其與本案例在指標選取和建模方法上的異同。主要知識點、重點與難點主要知識點案例的背景、數據說明與目標。數據探索與預處理的方法。指標選取與模型構建的方法。客戶分群與結果分析的方法。重點數據探索與預處理的方法。指標選取與模型構建的方法。客戶分群與結果分析的方法。難點指標選取與模型構建的方法。客戶分群與結果分析的方法。教學過程設計理論教學過程背景與目標。數據探索與預處理。分析與建模。結果分析。實驗教學過程使用K-Means算法實現運營商客戶價值分析。教材與參考資料教材翟世臣，張良均．Python數據分析與挖掘實戰（第2版）（微課版）[M]．北京：人民郵電出版社，2026．參考資料張良均，王路，譚立云，蘇劍林