【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
【作者主页】Francek Chen
【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈机器学习与数据挖掘实战 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动数据科学的发展。本专栏介绍机器学习与数据挖掘的相关实战案例。
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文章目录
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- 一、背景与挖掘目标
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- （一）背景
- （二）目标分析
- （三）用户分群
- 二、数据探索
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- （一）描述性统计分析
- （二）性别分布
- （三）婚姻状况分布
- （四）是否拥有学位分布
- （五）职业分布
- （六）工作经验分布