理解集群

聚类是一种无监督的机器学习技术，它将相似的数据点分组在一起，不需要预定义的标签。它有助于发现数据中隐藏的模式和结构。K -means、层次聚类等算法和基于密度的聚类等算法通常用于此目的。

理解细分

细分是一种数据分析方法，涉及根据特国家明智电子邮件活动资料库定标准或属性将大型数据集划分为更小、更易于管理的组。这些预定义的组通常基于客户的人口统计、行为、或偏好。

聚类和分割通常一起使用，以更深入地了解数据。聚类可以帮助识别数据中的自然分组，而细分则可用于根据业务目标创建预定义的细分。

聚类和分割可能是一个迭代过程。初始聚类结表单发布数据库果可能会为分割标准提供参考，反之亦然。通过结合这些技术，企业可以完善对客户细分的理解并制定更有针对性的策略。

聚类和细分的结合使用提供了各种应用。例如，在营销中，聚类可以根据购买行为识别客户群体，而细分则可以通过量身定制的活动针对特定客户群体。

虽然聚类和分割是强大的技术，但它们也带来了挑战。确定最佳聚类数量、细考虑。有效地结合这些技术需要领域专业知识和数据驱动的洞察力。