Trực quan hóa và diễn giải các giải pháp phân khúc

Machine Learning cho Marketing với Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Phương pháp khám phá các phân khúc

  • Tính giá trị trung bình/trung vị/các phân vị khác cho từng biến theo phân khúc
  • Tính tầm quan trọng tương đối của từng biến theo phân khúc
  • Khám phá bảng dữ liệu hoặc vẽ (heatmap là lựa chọn tốt)
Machine Learning cho Marketing với Python

Phân tích thuộc tính trung bình của phân khúc K-means

kmeans4_averages = wholesale_kmeans4.groupby(['segment']).mean().round(0)
print(kmeans4_averages)

Trung bình theo 4 phân khúc K-means

Machine Learning cho Marketing với Python

Vẽ thuộc tính trung bình của phân khúc K-means

sns.heatmap(kmeans4_averages.T, cmap='YlGnBu')
plt.show()

Heatmap trung bình 4 phân khúc K-means

Machine Learning cho Marketing với Python

Vẽ thuộc tính trung bình của phân khúc NMF

nmf4_averages = wholesale_nmf4.groupby('segment').mean().round(0)
sns.heatmap(nmf4_averages.T, cmap='YlGnBu')
plt.show()

Heatmap trung bình NMF

Machine Learning cho Marketing với Python

Hãy xây dựng giải pháp 3 phân khúc!

Machine Learning cho Marketing với Python

Preparing Video For Download...