Veri ön işleme

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

K-means kümelemenin avantajları

En popüler gözetimsiz öğrenme yöntemlerinden biri
Basit ve hızlı
İyi çalışır*

* belirli veri varsayımlarıyla

K-means'in temel varsayımları

Değişkenlerin simetrik dağılımı (çarpık değil)
Aynı ortalama değerlere sahip değişkenler
Aynı varyansa sahip değişkenler

Çarpık değişkenler

Sola çarpık

Sağa çarpık

Çarpık değişkenler

Logaritmik dönüşümle çarpıklık giderildi

Aynı ölçekte değişkenler

K-means eşit ortalama varsayar
Ve eşit varyans
RFM verisinde bu geçerli değildir

datamart_rfm.describe()

Kavramları gözden geçirelim

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Preparing Video For Download...