本项目首先构建能突显客户跨境往来行为的新特征，，利用PCA降维等方法对模型进行评估，再可视化各个类群得到用户画像。 最后，根据不同用户画像，指定了有针对性的营销方案。
亚军队伍:可以
项目：应对香港北上潮的挑战
项目简介：本方案透过大数据技术精准识别赴大陆的香港旅客，分析并划分为五大类别。方案基于行为数据、特征数据和偏好数据等，利用Kmeans聚类模型和卷积特征增强技术，对数据进行清洗、特征提取和维度扩展，最终 奥地利 whatsapp 数据 生成详细的用户画像，帮助企业精准定位目标客户并提供个性化服务。
季军队伍:刷到广告，然后参加中国行动数据大赛
项目：结合人工划分及整合聚类演算法的混合模型进行客户聚类
项目简介：本方案采用结合人工划分及集成聚类演算法的混合模型，透过人工划分、KMeans、Bisecting KMeans及Gaussian Mixture Model进行客户聚类。 对齐各方法得到的聚类标签，然后采用加权投票机制综合机器划分和人工划分结果，提高客群划分的精确度和稳定性。核心优势在于采用人机协作模式，将人工分析与机器学习结合，提升识别的精准度与稳定性。通过标签对齐和加权投票机制，综合多算法的优点，有效避免单一模型的局限性。加权投票的权重可以采用随机搜寻优化内部外部聚类质量指标得到，可以根据实际情况校正聚类结果。