本文探讨了在商业竞争中通过客户画像优化营销策略的方法。研究采用LRFM模型和K-means聚类分析对104557条订单数据进行客户细分，包括数据预处理（缺失值处理、去重）、特征分析（订单金额、付款金额等统计描述）等步骤，为后续客户群体划分和精准营销策略制定奠定基础。案例展示了从原始订单数据到客户价值分析的全流程方法。

本文基于1319条医疗记录，探讨了机器学习在心脏病预测中的应用。研究首先对数据进行预处理，包括处理极端异常值（如心率>1000、收缩压<50等）和特征标准化。通过箱线图分析发现，肌酸激酶同工酶和肌钙蛋白等关键指标存在合理波动。研究采用了多种机器学习模型（逻辑回归、决策树、随机森林等）进行预测分析，并评估了不同模型的性能表现。结果表明，机器学习可以有效识别心脏病高风险人群，为临床决策提供