一、背景
1.项目描述
你拥有一个超市(Supermarket Mall)。通过会员卡，你用有一些关于你的客户的基本数据，如客户ID，年龄，性别，年收入和消费分数。
消费分数是根据客户行为和购买数据等定义的参数分配给客户的。
问题陈述：你拥有这个商场。想要了解怎么样的顾客可以很容易地聚集在一起(目标顾客)，以便可以给营销团队以灵感并相应地计划策略。
2.数据描述
字段名
描述
CustomerID
客户编号
Gender
性别
Age
年龄
Annual Income (k$)
年收入，单位为千美元
Spending Score (1-100)
消费分数，范围在1~100
二、相关模块
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import plotting
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as py
from sklearn.cluster import KMeans
import warnings
warnings.filterwarnings(‘ignore’)
三、数据可视化
1.数据读取
io = ‘…/Mall_Customers.csv’
df = pd.DataFrame(pd.read_csv(io))
# 修改列名
df.rename(columns={‘Annual Income (k$)’: ‘Annual Income’, ‘Spending Score (1-100)’: ‘Spending Score’}, inplace=True)
print(df.head())
print(df.describe())
print(df.shape)
print(df.count())
print(df.dtypes)
输出如下。
CustomerID Gender Age Annual Income Spending Score
0 1 Male 19 15 39
1 2 Male 21 15 81
2 3 Female 20 16 6
3 4 Female 23 16 77
4 5 Female 31 17 40
—————————————————————–
CustomerID Age Annual Income Spending Score
count 200.000000 200.000000 200.000000 200.000000
mean 100.500000 38.850000 60.560000 50.200000
std 57.879185 13.969007 26.264721 25.823522
min 1.000000 18.000000 15.000000 1.000000
25% 50.750000 28.750000 41.500000 34.750000
50% 100.500000 36.000000 61.500000 50.000000
75% 150.250000 49.000000 78.000000 73.000000
max 200.000000 70.000000 137.000000 99.000000
—————————————————————–
(200, 5)
CustomerID 200
Gender 200
Age 200
Annual Income 200
Spending Score 200
dtype: int64
—————————————————————–
CustomerID int64
Gender object
Age int64
Annual Income int64
Spending Score int64
dtype: object
2.数据可视化
2.1 平行坐标图
平行坐标图(Parallel coordinates plot)用于多元数据的可视化，将高维数据的各个属性(变量)用一系列相互平行的坐标轴表示， 纵向是属性值，横向是属性类别。
若在某个属性上相同颜色折线较为集中，不同颜色有一定的间距，则说明该属性对于预标签类别判定有较大的帮助。
若某个属性上线条混乱，颜色混杂，则可能该属性对于标签类别判定没有价值。
plotting.parallel_coordinates(df.drop(‘CustomerID’, axis=1), ‘Gender’)
plt.title(‘平行坐标图’, fontsize=12)
plt.grid(linestyle=’-.’)
plt.show()
2.2 年龄/年收入/消费分数的分布
这里用了直方图和核密度图。(注：核密度图看的是(x
sns