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❑对相关变量组合，生成一个新的综合性变量。
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❑当我们利用相关变量通过线性的方式衍生出新的变量时，要记得两者之间的共线性问题，并且及时删除相关的原始变量，不要将其投入到模型中。在实践应用中这种情况会经常出现，也很容易被人忽视。
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❑尝试对相关变量进行一些形式的转换（参考8.5节），恰当的转换可以在一定程度上减少甚至去除共线性关系。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第9章 聚类分析的典型应用和技术小窍门
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物以类聚，人以群分。
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——《战国策·齐策三》
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9.1 聚类分析的典型应用场景
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9.2 主要聚类算法的分类
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9.3 聚类分析在实践应用中的重点注意事项
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9.4 聚类分析的扩展应用
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9.5 聚类分析在实际应用中的优势和缺点
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9.6 聚类分析结果的评价体系和评价指标
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9.7 一个典型的聚类分析课题的案例分享
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从本章开始到第13章，将针对常见的分析（课题或算法）类型分别进行详细介绍，包括典型应用、案例、模型的评价指标和体系、相关技术应用在实践中的优点和缺点、主流的应用场景和扩展的应用场景等，还有一些重点技术要领和小窍门。
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本章则是针对聚类分析的上述相关问题来展开讲解和进行总结的。之所以把聚类分析作为第一个专题来进行探讨，主要是想强调聚类分析技术在数据分析挖掘中的重要性和常用性，聚类技术一方面本身就是一种模型技术，通过有效聚类后的结果常常就可以直接指导落地应用实践；另一方面聚类技术又常常作为数据分析过程中前期进行数据摸底和数据清洗、数据整理（数据转换）的工具。鉴于聚类技术在实践应用中的上述多样性、多元性，数据分析师应该要对该技术的实践应用有比较深刻的认识和比较熟练地掌握。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 9.1 聚类分析的典型应用场景
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可以说，聚类分析的典型应用场景是非常普遍的，业务团队几乎每天都要碰到。比如说，把付费用户按照几个特定的维度，如利润贡献、用户年龄、续费次数等进行聚类划分，得到不同特征的群体。举个例子：在将付费用户进行聚类划分后，其中一个群体占总的付费用户人数的40%，其特征是用户年龄在25岁左右，利润贡献不大，但是续费次数多；还有一个群体，占总的付费用户人数的15%，而该群的特征是用户年龄在40岁以上，利润贡献比较大，但是续费次数不多。对于运营方来说，这两个典型群体都是可以“着力”的目标群体，并且分别有不同的运营思路和业务价值。对于第一个群体，虽然利润贡献不大，但是由于续费次数多，其表现出来的产品忠诚度对于企业和产品来说非常重要、非常可贵，因此针对该群体的重要运营目的应该是稳中有升，同时积极预防其流失，密切监控相应的流失率，并且还要进一步分析挖掘该群体的其他特征，从而可以有效复制该群体的规模，针对其25岁左右的年龄这个特点，可以考虑在运营方式和内容上更加贴近年轻人的喜好和兴趣；而针对后一个群体，虽然利润贡献大，但是很不稳定，续费次数少，对企业和产品的忠诚度不高，因此针对该群体的运营重点应该是采取积极措施提升续费率，提升其忠诚度。而该群体“40岁以上的年龄”这个特点，也为相应的运营方式和运营内容的设计提供了比较准确的参考范围。
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从上述简单的案例中，可以看出聚类分析的一个重要用途就是针对目标群体进行多指标的群体划分，而类似这种目标群体的分类常常就是精细化运营、个性化运营的基础和核心，只有进行了正确的分类，才可以有效进行个性化和精细化的运营、服务及产品支持等，从这个角度来看，聚类分析技术对于数据化运营而言是非常重要、非常基础的。
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总地来说，聚类分析技术在数据化运营实践中常见的业务应用场景如下。
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❑目标用户的群体分类：通过为特定运营目的和商业目的所挑选出的指标变量进行聚类分析，把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体，从而可以在运营活动中为这些细分群体采用精细化、个性化的运营和服务，最终提升运营的效率和商业的效果。
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❑不同产品的价值组合：企业可以按照不同的商业目的，并依照特定的指标变量来为众多的产品种类进行聚类分析，把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值、不同目的多维度的产品组合，并且可在此基础上分别制定相应的产品开发计划、运营计划和服务规划。
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