聚类分析在用户行为中的实例_品玩SAS：聚类分析——以10省市居民生活消费数据为例...

中国有句谚语叫“”物以类聚，人以群分“”，刨除这句话的贬义部分来看，用来形容聚类分析再合适不过。聚类分析就是对物（人），根据其各自的特征进行分类的一种多元统计分析方法，同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能相似，不同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能不同。

聚类分析的基本流程为根据样品的多个观测指标，找出能够度量样品之间相似度的统计量，然后以统计量为依据，将关系密切的样本归类到一个小的分类单位，关系疏远的归类到一个大的分类单位，直到将所有样本聚合完毕，形成一个由小到大的分类系统。在整个聚类分析的过程中主要有以下四大特点：

（1）聚类分析的对象是物（人），即样本；

（2）聚类分析是根据物（人）的特征来进行聚集的，选取的特征不一样，聚类的结果也会存在差异；

（3）聚类分析的关键点在于度量样本的相似性；

（4）聚类分析结果的好坏没有统一的评判标准；

从聚类分析的定义中不难看出，其作用主要是对样本的归类，运用到现实中即对用户的精准细分，方便企业为其提供有针对性的产品和服务。例如银行根据一定指标将用户划分为金卡用户、银卡用户和普通卡用户，这种分法一方面能很好的节约银行的资源，另外一方面也能针对不同的用户实行分级服务，提升用户体验。再比如移动开发的全球通、神州行和动感地带三个套餐或者品牌，实际就是根据用户的行为习惯做了很好的聚