数据聚类
1）为什么聚类iGaming平台
无标签个性化：按行为对玩家进行分组,以定位offers, limits, UX。
操作和风险：我们识别出"精细文件"、非典型支付模式、欺诈集群。
产品和内容：按最喜欢的提供商/机械师（crash/slots/live）,生命周期划分的细分市场。
分析和战略洞察力：按市场/活动/季节划分的细分市场如何变化。
2）数据和特征空间
2.1个来源
游戏行为：会话频率/长度，投注/分钟，波动，最喜欢的类型/提供商。
付款：存款/收款频率/金额、方法（Papara/PIX/carta）、存款/差额。
营销/CRM：吸引渠道，对奖金/任务的反应，推杆反应。
设备/平台：OS、版本、客户端稳定性、网络类型。
RG/合规性：自我排斥标志，限制，转向sapport（无PII）。
2.2 Engineering Fich
按窗户分列：7/28/90天；我们按活动日进行配给。
标准化/robast滑板：z-score/robust-scaler（IQR），"长尾巴"的日志滑板。
类别→ embedding/one-hot：提供商/频道/国家/地区。
维度还原：用于噪声和可视化的PCA/UMAP，但要存储"原始"向量以进行解释。
Zero-PII：代币而不是标识符，禁止个人字段。
3）算法以及何时使用
k-means/Mini-Batch k-means是用于大数据的快速基础；球形假设。
GMM是软隶属关系（probilities），对"边缘"玩家有用。
DBSCAN/HDBSCAN-找到任意形状的群集和"噪声"（异常）；对"eps"敏感。
分层（Ward/average）是段的"树"的树状程序，平均值为N。
光谱-用于非球形簇。通往大N的道路。
SOM（Kohonen卡）是行为模式的可解释的2D卡。
混合类型（混合数据）：k-prototypes，k-modes，Gower距离。
提示：从Mini-Batch k-means（速度）+HDBSCAN（噪音/异常）开始,比较稳定性。
4）如何选择k和质量评估
内部度量标准是：Silhouette（越高，越好），Davies-Bouldin（更低-更好），Calinski-Harabasz。
稳定性：重新聚类在开销样本,兰德索引/NMI分区之间。
外部有效性：集群之间的KPI（GGR/NET，保留，offer转换，FPR）可辨别性。
业务解释：群集必须具有清晰的配置文件和操作。如果没有-重新定义字节/比率/算法。
5）概况和可解释
群集配置文件：中位数/分位数,顶级游戏/提供商,设备,支付方法,渠道。
人口差异：在p点/Δ中σ，"雷达"成像。
本地解释器：SHAP/Permutation importance用于集群之间的边界（通过训练有素的分类器"cluster_id")。
称集群："High-rollers crash"，"Bonus-hunters slots"，"Casual weekend live"。
6）运营（在线/离线）
每天/每周一次离线聚类→发布"护照"片段。
在线分配：最近的中心（k-means），概率（GMM），"噪声"（HDBSCAN）→后退规则。
漂移：监视PSI/KC的关键故障、群集之间的迁移、"噪声"频率。
生命周期：每1-3个月审计；MAJOR在改变饮食/配给时。
7）集成和行动
个性化：offers/频率限制，供应商选择和锦标赛机械师。
CRM/通道：枪声/回声频率，时间窗口，语言/音调。
市场营销：按部门分列的预算，创意，LTV预测；"nudge" vs "value"策略。
RG/风险：风险集群的软干预，异常的"手动"审查。
Antifrod：非典型支付途径/配额集群→得分增加。
8）隐私和合规性
报告的k匿名（每个切片至少N对象）。
Fichy/Logs/dashbords中的Zero-PII，令牌化；代币上的DSAR删除。
Geo/tenant隔离：在许可证区域中培训/存储数据段。
公平支票：检查敏感度量的差异（国家/支付方法/设备）。
使用：禁止RG集群（政策）的"侵略性"离岸外包。
9）成功指标
运营：在线归因比例<X毫秒，中心稳定性，迁移/归属不足。
业务：uplift offers转化，ARPPU/LTV按细分市场，FPR反氟化物降低，RG反应速率。
模型质量：silhouette ↑，DB ↓，稳定性↑，群集之间的KPI可辨别性。
10）管道（基准）
Bronze → Silver → Gold → Serve
1.Ingest事件/付款/设备→清洁/乔伊纳。
2.功能商店：店面计算（7/28/90d）,标准化,口罩/令牌。
3.用于可视化（不用于伺服器）的Dim-reduction（PCA/UMAP）。
4.聚类（离线），度量得分，"护照"的生成。
5.Online Assignment API：最近的中心/概率/"噪音"。
6.监视：漂移，迁移，"噪音"频率，KPI跨段。
7.Release: semver, shadow/canary, rollback;BI中的段目录。
11）细分市场示例（iGaming）
Bonus-hunters slots：高比率frispin/Cash Back,短会话,很多输出故障-软促销限制,透明条件。
Crash-risk takers：短暂的密集会话,快速加息-频率限制/冷却。
实时社交：长时间的夜间直播会议,高的CTR社交活动-策划流和喜欢的活动。
Thin-file newcomers：1-2存款，很少回合-欢迎图托里亚尔，支持KYC。
Anomaly-payments：经常更换钱包/方法，地质赛马是一种增强的防冻剂。
12）工件模板
12.1片段目录（片段）
yaml version: 1. 4. 0 segments:
- id: s_high_roller_crash name: "High-rollers crash"
size_share: 0. 07 centroid:
stake_per_min_z: 2. 1 volatility_z: 1. 8 session_len_min: 6. 4 actions: ["limit_bet_growth","vip_care","rg_cooldown_soft"]
- id: s_bonus_hunter_slots name: "Bonus-hunters slots"
size_share: 0. 19 centroid:
bonus_usage_rate: 0. 63 withdraw_decline_rate: 0. 21 actions: ["clear_terms","frequency_cap","onboarding_quest"]12.2浏览政策
yaml serving:
assigner: "nearest_centroid" # or gmm_prob p95_latency_ms: 50 min_confidence: 0. 6 unknown_policy: "fallback_rules"
privacy:
pii_in_features: false min_group_size: 50 monitoring:
drift_psi_max: 0. 2 migration_rate_warn: 0. 2512.3集群护照（BI）
yaml cluster_id: s_live_social share: 0. 23 kpi:
d30_retention: 0. 42 arppu: 27. 4 behavior:
sessions_evening_share: 0. 68 provider_top: ["Evolution","Pragmatic Live"]
crm:
push_ctr: 0. 11 promo_sensitivity: "medium"
rg_flags: ["cooldown_hint"]13）实施路线图
0-30天（MVP）
1.收集店面（7/28/90d）,标准化,切断PII。
2.5-9群集上的Mini-Batch k-means+用于"噪音"的基本HDBSCAN。
3.集群护照，在线助手，dashboard迁移/漂移。
4.两个产品实验是：分段离频器和枪支频率。
30-90天
1.GMM用于软附件；溷合类型（k-prototypes）。
2.在N日，影子→金丝雀中重新装配一次；PSI/迁移警报。
3.可解释性（SHAP卡），段的BI目录和CRM/推荐者的 API。
3-6个月
1.Geo/Tenant特定片段；与设备/付款图合并。
2.LTV规划的长期队列+过渡矩阵（Markov）。
3.段级别的RG/AML策略；对隐私/道德的外部审计。
14）反模式
选择k"眼睛"和仅评分silhouette而无需业务检查。
PII和行为幻想的混合；报告中缺少k匿名性。
没有在线助手→ BI中的"挂起"片段没有动作。
季节/促销活动的再培训；缺乏对迁移的监测。
使用集群进行没有RG加尔达规则的"激进"营销。
一组针对所有国家/品牌的细分市场，没有本地功能。
15) RACI
数据平台（R）：幻灯片店面、管道、监控、版本注册。
数据科学（R）：选择算法，k/度量，解释。
产品/CRM （A）：分段操作,实验。
风险/RG （C）：限制政策和"重"细分市场的HITL。
安全/DPO（A/R）：隐私，令牌化，k匿名。
BI （C）： dashbords、目录、文档。
16）相关部分
分段定位，推荐系统，玩家分析，减少偏见，性能基准，分析和度量API，MLOps：模型操作，数据伦理和透明度。
底线
聚类不仅是UMAP图形，而且是制造工具：没有PII的纯仙女，可持续的度量标准和可理解的"护照"细分，在线助手以及CRM/产品/RG中的动作。通过定期审核和监测漂移，它将"行为混乱"转变为可管理的增长，安全和责任策略。