不足之处在于我对金融投资的了解还不够，可能想到的影响因素没有很全面。当然对于基金投资来说本来就是有风险的事，想要稳赚不赔还是很难的。

改进：我也想过用svr或者神经网络对模型进行拟合预测，找到什么时候是最低价，然后买入，什么时候是最高价然后全部卖出。但是这样太理想化，对于数据集我们是从未来看过去的事，换句话说，我们只要对数据涨跌幅排个序，然后找到最低价的时候买入，最高价的时候卖出，这个时候的收益率肯定是最大的，但是这个还是定投吗？当一个事后诸葛亮应该不是这次数据分析的目的，所以还是应该想一种定投策略可以使它对于未来的定投有指导作用，那么 定投金额=固定金额∗(1+α收益率)定投金额=固定金额*(1+\alpha收益率)定投金额=固定金额∗(1+α收益率) 这个策略对定投就很有帮助。

对于第一个问题，关于回电话和现金的重要性，需要更具体的信息才能提供解决方案。请提供更多细节。

对于第二个问题，如何更好地理清思路，可以考虑以下几个步骤：

1.明确问题：首先需要明确自己要解决的问题是什么，可以使用提问法来帮助理清思路，比如“我需要回答什么问题？”“问题的范围是什么？”“需要回答的人群是谁？”

2.分类信息：把杂乱无章的想法进行分类归纳，比如把焦恩俊、小鸡儿、百度和教学进度分别归为“人物”，“公司”，“搜索引擎”和“教学”，然后再看看这些分类是否有重复的或者可以合并的。

3.列出关键信息：在分类清晰的基础上，列出每个分类下最关键的信息，这些信息可以作为问题的关键词，以备后续分析使用。

4.确定分析方法和工具：明确自己要使用哪些分析方法和工具来处理这些信息，比如可以使用分类分析来理清人物和公司的关系，使用网络爬虫来收集百度搜索结果，使用数据可视化工具来分析教学进度等。

5.整理思路：最后，根据以上步骤整理思路，把问题和解决方案简洁明了地呈现出来，以便更好地展示给他人。

对于第三个问题，如何根据顾客购买金额和购买频率对顾客进行分类，可以考虑以下步骤：

1.根据数据集，计算每个顾客的购买总金额和购买次数。

2.根据购买总金额和购买次数对顾客进行分组，可以根据经验或者具体情况来设定分组级别，比如购买总金额在前20的归为高消费组，购买次数在前20的归为高频次组。

3.对不同分组的顾客进行深入分析，比如高消费组可能是公司或者VIP客户，需要提供更好的服务体验；高频次组可能是经常买小商品的个人消费者，需要重点关注促销活动的策划和实施。

4.对不同分组的顾客采取不同的营销策略，比如高消费组可以推荐更高档次的商品或服务，高频次组可以推出限时优惠等。

代码示例：（以Python为例）

customer_total = data_buy["Total"].groupby(data_buy["CustomerID"]).sum().sort_values(ascending=False) customer_buy_fre = data_buy.drop_duplicates(["InvoiceNo"])["InvoiceNo"].groupby(data_buy["CustomerID"]).count().sort_values(ascending=False)

删除CustomerID为nan的行

customer_total.drop("nan", inplace=True) customer_buy_fre.drop("nan", inplace=True)

分组信息

group_suffix = ["_high_buy", "_middle_buy", "_low_buy"] money_median = customer_total.median() money_25 = customer_total.quantile(.25) money_75 = customer_total.quantile(.75) buy_median = customer_buy_fre.median() buy_25 = customer_buy_fre.quantile(.25) buy_75 = customer_buy_fre.quantile(.75)

循环进行分组

for i, row in enumerate(customer_total.iteritems()): # 判断购买总金额 if row[1] >= money_75: customer_total.at[row[0]] = "high" + group_suffix[0] elif row[1] >= money_median: customer_total.at[row[0]] = "middle" + group_suffix[1] else: customer_total.at[row[0]] = "low" + group_suffix[2]

# 判断购买次数
if customer_buy_fre[row[0]] >= buy_75:
    customer_buy_fre.at[row[0]] = "high" + group_suffix[0]
elif customer_buy_fre[row[0]] >= buy_median:
    customer_buy_fre.at[row[0]] = "middle" + group_suffix[1]
else:
    customer_buy_fre.at[row[0]] = "low" + group_suffix[2]

绘制散点图

plt.style.use("ggplot") plt.scatter(customer_buy_fre.sort_index(), customer_total.sort_index()) plt.axhline(y=money_median, c="green") plt.axhline(y=money_75, c="red") plt.axvline(x=buy_median, c="green") plt.axvline(x=buy_75, c="red")