數(shù)據(jù)分析鳶尾花數(shù)據(jù)集，python 和鳶尾花數(shù)據(jù)集

xrange(3)的作用可以簡單理解為生成了一個(gè)數(shù)列：[0, 1, 2]因此，變量t 的取值依次為0，1，2。

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python的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊sklearn（Google公司開始投資，是大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的一個(gè)步驟）可以用于模式識(shí)別，用在一般知識(shí)發(fā)現(xiàn)，例如戶外參與人口的類型，sklearn包自己帶了兩個(gè)數(shù)據(jù)集，其中一個(gè)是鳶尾花數(shù)據(jù)庫（iris，鳶尾花） from sklearn import datasets iris = datasets.load_irises() #把鳶尾花數(shù)據(jù)集加載 data = iris.data #可以用dir(data)查看數(shù)據(jù)集的性質(zhì)其中包括max最大，mean中值等等 data.shape #返回值：（150，4）表示150個(gè)觀察值，4個(gè)特征設(shè)定萼片和花瓣的長寬； pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)

科學(xué)的數(shù)據(jù)分析：讓客戶數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)利潤的增長大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)科學(xué)讓我們越來越多地從數(shù)據(jù)中觀察到人類社會(huì)的復(fù)雜行為模式。企業(yè)在進(jìn)行客戶營銷時(shí)會(huì)遇到以下問題：銷售團(tuán)隊(duì)為什么遲遲做不出業(yè)績；客戶轉(zhuǎn)化為什么總那么難；客戶來了卻留不??；客戶跟進(jìn)那么久，也不知道客戶真正要的是什么；企業(yè)的產(chǎn)品無法滿足客戶需求；不清楚客戶的來源，無法進(jìn)行針對性營銷。Teamface數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以根據(jù)客戶消費(fèi)行為和身份信息，識(shí)別目標(biāo)客戶；從客戶的興趣愛好分析其感興趣的產(chǎn)品；從歷史營業(yè)信息挖其掘埋伏商機(jī)等多維度分析潛客戶，判斷其能否為企業(yè)帶來可估的價(jià)值，是客戶開拓的關(guān)鍵一步。一、整合用戶行為數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)追蹤用戶行為，自定義用戶標(biāo)簽，整合不同渠道用戶的行為及軌跡，構(gòu)建360°用戶動(dòng)態(tài)畫像。準(zhǔn)確洞察用戶行為，為線索轉(zhuǎn)化提供數(shù)據(jù)參考。通過用戶行為、標(biāo)簽，定制并執(zhí)行個(gè)性化、自動(dòng)化的線索培育計(jì)劃。二、及時(shí)把控銷售過程；精準(zhǔn)預(yù)測銷售結(jié)果可視化流程：直觀展示銷售階段，方便快速了解項(xiàng)目進(jìn)展，提升銷售效率。流程推進(jìn)：根據(jù)最佳實(shí)踐流程推進(jìn)商機(jī)，指導(dǎo)員工的工作內(nèi)容，幫助新人快速提升銷售能力。銷售漏斗分析：掌握商機(jī)階段轉(zhuǎn)化情況，優(yōu)化最有效的轉(zhuǎn)化路徑，提升銷售成單率。目標(biāo)管理：多對象、多維度目標(biāo)管理，為企業(yè)提供可視化目標(biāo)進(jìn)度，確保銷售業(yè)績達(dá)成。如果企業(yè)不去進(jìn)行客戶的分析，那么60%的客戶跟進(jìn)都是無效的。數(shù)據(jù)的分析可以讓企業(yè)更加了解客戶信息和需求，從而實(shí)現(xiàn)針對顧客的精準(zhǔn)營銷?？茖W(xué)的數(shù)據(jù)分析可以讓客戶數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)利潤的快速增長。