基于机器学习K-means用户画像的顾客麦当劳评分分析预测-完整代码数据-可直接运行

项目介绍：     

本项目通过可视化分析对数据进行初步探索，再通过K-means聚类构建用户画像，针对每一类顾客提供营销方案，最后通过斯皮尔曼相关性分析，研究顾客对麦当劳评分的影响因素，得到结论如下：

1. 共有1453个受访顾客，且数据干净，不存在缺失值和重复值，受访群体中平均年龄为44.60岁，最小年龄为18岁，最大年龄为71岁；有788名女性和665名男性；光顾麦当劳的频率，以“每月一次”最多；绝大部分的顾客认为麦当劳是方便快速的，麦当劳的食物是不辛辣、不令人厌恶，但容易使人发胖，不健康的，对麦当劳的整体喜好评分，平均值为0.777，接近中性。

数据说明：