Bases de la segmentation clients et produits

Machine Learning pour le marketing en Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Format des données

# Matrice clients x produits/services
wholesale.head()

En-tête Wholesale

Machine Learning pour le marketing en Python

Modèles d'apprentissage non supervisé

  • Regroupement hiérarchique
  • K-means
  • Factorisation en matrices non négatives (NMF)
  • Biclustering
  • Modèles de mélanges gaussiens (GMM)
  • Et bien d'autres
Machine Learning pour le marketing en Python

Modèles d'apprentissage non supervisé

  • Regroupement hiérarchique
  • K-means
  • Factorisation en matrices non négatives (NMF)
  • Biclustering
  • Modèles de mélanges gaussiens (GMM)
  • Et bien d'autres
Machine Learning pour le marketing en Python

Étapes en apprentissage non supervisé

  1. Initialiser le modèle
  2. Ajuster le modèle
  3. Attribuer les clusters
  4. Explorer les résultats
Machine Learning pour le marketing en Python

Explorer les variables

wholesale.agg(['mean','std']).round(0)
        Fresh    Milk  Grocery  Frozen  Detergents_Paper  Delicassen
mean  12000.0  5796.0   7951.0  3072.0            2881.0      1525.0
std   12647.0  7380.0   9503.0  4855.0            4768.0      2820.0
# Get the statistics
averages = wholesale.mean()
st_dev = wholesale.std()
x_names = wholesale.columns
x_ix = np.arange(wholesale.shape[1])

# Plot the data import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x_ix-0.2, averages, color='grey', label='Average', width=0.4) plt.bar(x_ix+0.2, st_dev, color='orange', label='Standard Deviation', width=0.4) plt.xticks(x_ix, x_names, rotation=90) plt.legend() plt.show()
Machine Learning pour le marketing en Python

Barres des moyennes et écarts types

Diagramme en barres

Machine Learning pour le marketing en Python

Visualiser un pairplot pour explorer les distributions

import seaborn as sns
sns.pairplot(wholesale, diag_kind='kde')
plt.show()
Machine Learning pour le marketing en Python

Revue du pairplot

Pairplot brut

Machine Learning pour le marketing en Python

Passons à la pratique !

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