Basi di segmentazione di clienti e prodotti

Machine Learning per il marketing con Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Formato dei dati

# Matrice clienti per prodotto/servizio
wholesale.head()

Intestazione Wholesale

Machine Learning per il marketing con Python

Modelli di apprendimento non supervisionato

  • Clustering gerarchico
  • K-means
  • Fattorizzazione non negativa della matrice (NMF)
  • Biclustering
  • Modelli a misture gaussiane (GMM)
  • E molti altri
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Modelli di apprendimento non supervisionato

  • Clustering gerarchico
  • K-means
  • Fattorizzazione non negativa della matrice (NMF)
  • Biclustering
  • Modelli a misture gaussiane (GMM)
  • E molti altri
Machine Learning per il marketing con Python

Fasi dell'apprendimento non supervisionato

  1. Inizializza il modello
  2. Esegui il fit del modello
  3. Assegna i cluster
  4. Esplora i risultati
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Esplora le variabili

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()
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Grafico a barre di medie e deviazioni standard

Grafico a barre

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Visualizza il pairplot per esplorare le distribuzioni

import seaborn as sns
sns.pairplot(wholesale, diag_kind='kde')
plt.show()
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Revisione del pairplot

Pairplot grezzo

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Passiamo alla pratica !

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