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    　　在过去的几年中，比特币从一种新奇的wps的官网最新的下载的地方在哪里演变成了全球金融市场的核wps的官网最新下载地址在哪心焦点。无论是由于其令人瞠目的价格波动，还是因为其挑战传统金融体系的理念，比特币和其他加密货币的交易越来越受到投资者们的追捧。对于很多人来说，进入这个市场的方式是通过加密货币交易平台。随之而来的问题是：在哪个交易所交易比特币才能最佳地平衡安全、便利和费用等因素？这篇文章将为你揭示一些备受欢迎的加密货币交易APP，并对其进行详细评测，帮助你更好地做出明智的选择。

    　　币安可以说是当前全球最大和最知名的加密货币交易所之一。自2017年成立以来，币安迅速成长，主要特点是其提供的广泛交易对，以及相对较低的交易费用。对于希望进行多样化wps 的官网最新下载的网址是什么投资的用户而言，币安是一个不错的选择，因为它不仅支持比特币，还支持数百种其他加密货币以及代币。

    　wps office免费版下载地址是什么　币安的一大优势在于其强大的技术后台和相对友好的用户界面，使新手和有经验的交易者都能比较顺利地进行交易。不仅如此，币安还提供多种交易模式，包括现货交易、杠杆交易和期货交易等。这些功能使得用户可以根据自己的风险承受能力和投资目标来选择适合的交易模式。此外，币安的移动应用程序也做得相当出色，能够让用户随时随地进行交易。

    　　如果你是加密货币交易新手，那么Coinbase可能是一个不错的起点。Coinbase成立于2012年，总部位于美国，在全球范围内享有很高的知名度。该平台以其简单易用的界面和良好的安全性而闻名，非常适合初学者使用。

    　　关于安全性，Coinbase作出了大量努力来保护用户的资产。该平台存储的大部分数字资产都放在冷钱包中，仅有少部分存放在热钱包中，这样可以降低黑客攻击的风险。此外，Coinbase还持有全球保险政策，为用户的数字资产提供额外的安全保护官网wps 的最新下载入口怎么找。不过，需要注意的是，Coinbase的交易费用相对较高，特别是当你进行大额交易时。
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    　　Kraken成立于2011年，以其严谨的安全标准和丰富的交易功能而在加密货币交易市场中获得了一定的声誉。对于那些非常重视交易所安全性以及期望在一系列法币对中进行交易的用户，Kraken是一个值得考虑的选择。

    　　Kraken提供了一款功能全面的移动应用程序，虽然其界面设计不如Coinbase那样简洁，但为有经验的交易者提供了强大的工具和功能。例如，用户可以进行保证金交易、期货交易，并能够使用一系列专业的图表工具进行市场分析。此外，Kraken的费用结构相对较为合理，随着交易量的增加，费用会有所降低。

    　　Huobi Global是来自中国的顶级加密货币交易平台，其在用户数量和交易量方面都居全球前列。Huobi提供的交易工具和对用户体验的关注使其在亚洲市场特别是中国、日本和韩国获得了广泛的认知和支持。

    　　这个平台提供了丰富的交易类型，包括现货交易和一系列创新的投资产品。对于那些希望利用市场波动来做多或做空的用户，Huobi的杠杆产品提供了更多的选择。此外，Huobi也提供了一些不同于其他交易所的额外服务，如直播课程和社区论坛，帮助用户全面提升自己的投资策略。

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    　　对于那些更有经验的比特币交易者来说，Bitfinex绝对是一个值得深入探索的平台。Bitfinex提供的交易对不如币安那样多样化，但其专业交易功能和较高的流动性使其在专业交易者之间非常受欢迎。此外，平台也提供保证金交易，这对于那些精通市场分析和风险控制的用户而言是一个吸引人的功能。

    　　Bitfinex的移动应用程序设计精巧，虽然功能丰富，但对于初学者来说可能显得有些复杂。值得注意的是，Bitfinex过去的安全问题，如2016年的黑客事件，可能会让一些用户对其安全性保持谨慎态度。不过，自那以后，Bitfinex大大提高了其安全措施，并引入了多层次的保安协议。

    　　在这篇文章中，我们探索了几个wps的官网最新下载的网站的方法在全球范围内广受欢迎的比特币交易平台。每个平台都有其独特的优势和不足，但无论选择哪个交易所，安全性、费用和便利性都是用户需要优先考虑的几个因素。在投入你的资金之前，确保你了解每个平台的基本功能和用法，并充分考虑自己的投资目标和风险承受能力。通过对以上平台的了解，相信你已经获得了一定的信息，以帮助你在加密货币的世界里始于正确的起点。

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    　　数据挖掘实战—财政收入影响因素分析及预测数据挖掘实战—航空公司客户价值分析数据挖掘实战—商品零售购物篮分析数据挖掘实战—基于水色图像的水质评价数据挖掘实战—家用热水器用户行为分析与事件识别数据挖掘实战—电商产品评论数据情感分析

    　　  企业在面向客户制定运营策略与营销策略时，希望针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营。通过客户分类，对客户群体进行细分，区分出低价值客户与高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，从而实现效益（利润）最大化。本文将使用航空公司客户数据，结合模型，采用聚类算法，对客户进行分群，比较不同类别客户的价值，从而指定相应的营销策略。定义挖掘目标如下：

    　　借助航空公司数据对客户进行分类对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类别客户的价值针对不同价值的客户制定相应的营销策略，为其提供个性化服务

    　　本文数据挖掘主要包括以下步骤：

    　　抽取航空公司2012年4月1日至 wps 的官网的下载的地方2014年3月31日的数据对抽取的数据进行数据探索分析，数据预处理，包括数据缺失值与异常值的探索分析、数据清洗、特征构建、标准化等操作基于RFM模型，使用K-means算法进行客户分群针对模型结果得到不同价值的客户，采用不同的营销手段，提供定制化服务

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    　　  航空公司数据属性说明如下：

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    　　1.数据质量分析电脑版的WPS office的下载的网站在哪里

    　　1.1 缺失值分析

    　　  缺失值可视化,图中的白线即为缺失值

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    　　  利用柱状图进行缺失值可视化，柱状图的高度代表非缺失比例

    　　在这里插入图片描述

    　　  定量展示每一列缺失值个数并排序

    　　在这里插入图片描述

    　　  展示每一列的缺失值个数与缺失率以及缺失值的属性

    　　![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/202104052120

    　　1.2 异常值分析

    　　  用箱型图来识别异常值，箱型图识别异常值是以四分位数与四分位距为基础，同时结合业务逻辑，因为异常值并不代表是错误值，需要结合业务来考虑异常值在不在合理的范围内。

    　　在这里插入图片描述

    　　以AGE为例，很明显看出该特征有异常值，而且这个异常值对于业务来说属于噪声，应当进行删除异常值或者将异常值取为空，然后在进行补充

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    　　  对每个图进行分析，分析结果如下，这个是自身对业务的认知水平基础上的分析
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    　　FFP_TIER:会员卡级别中数据要么6要么5没有异常值

    　　AGE:年龄中可以看到有些大于100岁，要对这些数据进行处理

    　　FLIGHT_COUNT:观测窗口内的飞行次数没有小于0的值，其他不在箱子中的异常值是有价值

    　　BP_SUM:总基本积分没有小于0的值，其他不在箱子里面的值是有价值

    　　EP_SUM =EP_SUM_YR_1 &#4WPS office官网最新的下载的方法的方法3;EP_SUM_YR_2 :总精英积分有1个值远高于其他值，这个我认为是有价值的异常值

    　　SUM_YR = SUM_YR_1 + SUM_YR_2:观测窗口的票价收入，没有低于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　SEG_KM_SUM :观测窗口的飞行里程数，没有小于0的值，有特别高,我认为是有价值的异常值

    　　WEIGHTED_SEG_KM : 含义未知，跟里程数有关

    　　AVG_FLIGHT_COUNT : 平均里程数 没有小于0的值，有特别高,我认为是有价值的异常值

    　　AVG_BP_SUM:平均基本积分，没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　BEGIN_TO_FIRST:我猜测是第一次乘机时间至观测窗口结束时长，没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　LAST_TO_END:最后一次乘机时间至观测窗口结束时长，我猜测是时间间隔类数据，没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　AVG_INTERVAL : 平均乘机时间间隔，即(LAST_TO_END – BEGIN_TO_FIRST) / FLIGHT_COUNT，没有负值

    　　MAX_INTERVAL : 最大乘机时间间隔，没有负值

    　　EXCHANGE_COUNT : 积分兑换次数，没有负值

    　　ADD_POINT_SUM : 具体含义未知，累积积分的一种，看着没有负值，之后统计分析的时候再看一下，这个值与ADD_POINT_SUM_YR_1和ADD_POINT_SUM_YR_2有关

    　　Eli_Add_Point_Sum:具体含义未知，累积积分的一种，看着没有负值，之后统计分析的时候再看一下，

    　　Ponits_Sum : 总累积积分，看着没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　Ponit_NotFlight:非乘机的积分变动次数，看着没有小于0的

    　　总结：AGE有异常值

    　　1.3 重复数据分析

    　　在这里插入图片描述

    　　2.数据特征分析

    　　2.1 描述性统计分析

    　　在这里插入图片描述

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    　　  从表中可以看出，有3个连续型数据列有缺失值，年龄最大值为110岁，年龄中存在异常值。在三个含缺失值列中有两个是票价(SUM_YR = SUM_YR_1 + SUM_YR_2)，票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成的。票价列还存在票价为0，折扣率为0，但总飞行里程数大于0的记录。这种数据业务上可以这么理解：客户乘坐了0折机票或者机票是通过非购买的其他途径获得。

    　　2.2 分布分析

    　　  从三个角度寻找客户信息的分布规律

    　　2.2.1 客户基本信息分布分析

    　　  针对客户基本信息中的入会时间、性别、会员卡级别和年龄字段进行分析

    　　入会时间—各年份入会人数变化图

    　　在这里插入图片描述

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    　　可以发现入会人数大致是随着年份的增加而增加，在2012年达到顶峰。2009年与2013年与趋势不符，有可能是采样的问题，有可能是其他类似政策的问题

    　　性别—入会性别比例图

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    　　会员卡级别—会员卡级别统计图

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    　　可以看出绝大多数会员为4级会员，仅有少数5级或者6级会员

    　　年龄

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    　　可以看出绝大多数年龄位于30~50岁之间，还存在一个年龄大于100岁的异常数据

    　　2.2.2 客户乘机信息分析

    　　  针对客户乘机信息中的观测窗口内的飞行次数，观测窗口内的总飞行公里数，观测窗口内的票价收入，平均乘机时间间隔来分析

    　　观测窗口内的飞行次数与观测窗口内的总飞行公里数

    　　在这里插入图片描述

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    　　  对观测窗口内的飞行次数与观测窗口内的总飞行公里数进行绘图

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    　　通过图像可以很清晰的发现：客户的飞行次数与总飞行里程数明显分为两个群体，大部分客户集中在箱型图中的箱体中，少数客户位于箱体上方，这部分客户很可能就是高价值客户

    　　观测窗口内的票价收入

    　　在这里插入图片描述

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    　　通过直方图可以发现：绝大多数的会员票价收入小于3000，客户明显被分为两个群体，箱型体上方的客户很可能是高价值客户官网wps的下载地址怎么找

    　　平均乘机时间间隔统计

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    　　最后一次乘机时间至观测窗口时长

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    　　最后一次乘机时间至观测窗口时长越短，表示客户对航空公司越满意。时间间隔越短同时也表示该客户可能是高价值客户。并且还可以从这个属性中看到公司的发展问题，如果时间间隔短的客户越来越少，说明该公司的运营出现了问题，需要及时调整营销策略。官网wps 的最新下载入口怎么找

    　　2.2.3 客户积分信息分布分析

    　　  针对客户积分信息中的积分兑换次数、总累计积分进行分析

    　　积分兑换次数

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    　　通过图形可以看出：绝大多数兑换次数位于0~10次之间，这表明大部分客户很少进行积分兑换

    　　2. 总累计积分

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    　　通过箱型图可以看出：绝大多数的累积积分比较小，箱型体外的积分明显高于箱型体内的积分

    　　2.3 相关性分析

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    　　  分析入会时间、会员卡级别、会员年龄、飞行次数、飞行里程数、观测窗口内的票价收入，平均乘机时间间隔，最近一次乘机至结束时长、积分兑换次数、总累计积分属性的相关性

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    　　通过热力图可以看出：部分属性之间存在强相关性，比如总飞行公里数与票价收入，总累计积分，飞行次数。

    　　  针对航空客户数据从数据清洗、属性归纳与数据变换入手进行数据预处理

    　　1.数据清洗

    　　1.1 异常值处理

    　　  根据数据预处理我们知道了，原始数据中存在票价为空值的记录，同时存在票价最小值为0，折扣率最小值为0，总飞行公里数大于0的记录，同时年龄中存在一个大于100的记录。由于这类数据在原始数据中占比不大，这里采用丢弃处理。

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    　　1.2 缺失值处理

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    　　发现有4个类别型数据：WORK_CITY，WORK_PROVINCE ，WORK_COUNTRY ，GENDER中缺失值

    　　1个连续型数据：AGE有缺失值

    　　由前面的相关性图可以看出，年龄与其他属性的相关性低，因此这里可以采用均值填充

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    　　2.属性归约

    　　  RFM模型中，消费金额(M)表示一段时间内客户购买该企业产品金额的总和。由于航空公司票价受运输距离、舱位等级等影响因素，即并不是金额越高的客户并不一定比金额低的客户价值高（长途经济舱与短途商务舱的对比）。基于航空公司业务，这个特征用一定时间内累计的飞行里程M 与客户在一定时间内乘坐舱位对应的平均折扣率C来代替。同时考虑到会员的入会时间在一定程度上能够影响客户的价值，所以在模型中增加客户关系长度L，作为区分客户的一种特征。本模型将以下5个特征作为识别客户价值的特征，即为LRFMC模型。

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    　　根据LRFMC模型，选择与LRFMC指标相关的6个属性:，删除与其不相关、弱相关或冗余属性。

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    　　3.数值变换

    　　  构造入会时长指标，并对数据进行标准化

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    　　1.客户聚类分群

    　　  采用算法对客户进行聚类，基于业务逻辑，聚类为5群

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    　　2.客户价值分析

    　　  针对聚类结果进行特征分析，绘制客户分群雷达图

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    　　由雷达图中可知：客群1在C处最大，在F,M处的值较小，说明客群1是偏好坐高级舱的客户群（一般航班舱位等级越高，折扣系数越大）。客群2在L,R，F,M,C处都小，说明客群2是新入会员较多客户群。客群3在L处最大，在R处值较小，其他特征适中，说明客群3属于入会时间长，飞行频率高的高价值客户。客群4在F，M处最大，且在R处最小，说明客户群体4频繁乘机并且最近也有乘机记录。客群5在R处最大，在其他特征处都较小，属于入会时间短的低价值客户群。

    　　  总结每个客户群的优势与弱势特征

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    　　  根据以上特征分析，说明不同用户类别的表现特征不同。基于特征描述，我们将客户分为5个等级：重要保持客户，重要发展客户，重要挽留客户，一般客户与低价值客户

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    　　参考于《python数据分析与挖掘实战》

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