基于Python数据挖掘实现客户预测的技术分析

2021-10-21范瑛

信息记录材料 2021年9期

范瑛

（长沙商贸旅游职业技术学院湖南长沙 410000）

1 引言

新时期，技术的发展促使数据挖掘进入了全景式的数据空间，以MS SQL、Oracle为代表的传统数据挖掘架构陆续具备了智能分析基础，为基于Python的数据挖掘提供了支持。与此同时，在消费行业竞争日益激烈的当今时代，怎样挽留更多客户成为消费行业从业者经营中愈发关注的业务指标。而了解客户的特征以及消费倾向对于消费行业企业更好的制订营销服务方案至关重要。基于此，利用Python数据挖掘技术，探究客户预测的实现非常必要。

2 基于Python的数据挖掘技术

Python是一种以简洁著称的语法，具有典型的弱类型特点，多通过缩进控制结构，即利用4个空格、1个tab代替大括号作用。从数据结构来看，Python包括活用字典、列表两种数据结构，前者可以视为封装完毕的hash表，便于进行形的键值对树形结构进行边界处理[1]。

在Python使用时，可以利用easy_install、pip进行一键手动安装，进而在Linux下解压进入目录执行install。或者选择.exe格式的Windows系统安装包双击后下载安装。同时进行具有基于GPU的deep learning编译模块eclipse的安装，需要注意的是，该编译模块需要Java环境，除内置Java环境的Linux、Mac系统外，包括Windows在内的其他系统需要进行额外安装[2]。在这个基础上，根据数据挖掘需要，还可进行Python标准库、Numpy与Scipy封装包、Matplotlib可视化图形库以及Scikit Learn原型算法库的安装，满足Python数据挖掘要求。