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银行通常拥有海量的客户，对于不同的客户，银行需要进行不同的营销与工作开展策略，例如：
对于高收入且年龄大的客户，可以进行重点挖掘业务机会，例如可以给他推销一些收益
率高但周期相对较长的理财产品
对于低收入且年龄小的客户，则当前阶段可以较少投入营销
也可以根据其他特征进行客户分群，使用针对性的营销策略
因此对于银行来说，通常需要将客户进行分群处理，对于不同分群的客户进行不同的处
理。
ximport pandas as pd # 读取数据data = pd.read_excel('客户信息.xlsx')data.head()
# 可视化展示import matplotlib.pyplot as plt# 为防止绘图时中文乱码plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 绘制散点图plt.scatter(data['年龄(岁)'], data['收入(万元)'], c="green", marker='*') plt.xlabel('年龄(岁)') # 添加x轴名称plt.ylabel('收入(万元)') # 添加y轴名称plt.show()
# 模型训练from sklearn.cluster import KMeanskms = KMeans(n_clusters=3, random_state=123) kms.fit(data)label = kms.labels_print(label)
# 建模效果可视化展示# 以红色圆圈样式绘制散点图并加上标签 plt.scatter(data[label == 0].iloc[:, 0], data[label == 0].iloc[:, 1], c="red", marker='o', label='class0') # 以绿色星星样式绘制散点图并加上标签 plt.scatter(data[label == 1].iloc[:, 0], data[label == 1].iloc[:, 1], c="green", marker='*', label='class1') # 以蓝色加号样式绘制散点图并加上标签plt.scatter(data[label == 2].iloc[:, 0], data[label == 2].iloc[:, 1], c="blue", marker='+', label='class2') plt.xlabel('年龄(岁)') # 添加x轴名称plt.ylabel('收入(万元)') # 添加y轴名称plt.legend() # 设置图例plt.show()1. 关于银行客户分群，下列说法正确的是:
A 对所有客户采用相同的营销策略
B 对于高收入且年龄大的客户，不应该过度投入营销
C 对于低收入且年龄小的客户，可以大力推广理财产品
D 通常需要将客户进行分群处理，对于不同分群的客户进行不同的处理
2. 使用matplotlib绘图，import matplotlib.pyplot as plt后，为防止绘图时中文乱码，使用_______:
A plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
B plt.scatter()
C plt.legend()
D plt.show()
1=>D 2=>A