엔드 투 엔드 세분화 솔루션 구현

Python을 활용한 고객 세분화

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

세분화 프로젝트의 핵심 단계

• 데이터 수집 — 변수 1개 추가로 업데이트됨
• 데이터 전처리
• 탐색 후 클러스터 개수 결정
• k-평균 클러스터링 실행
• 결과 분석 및 시각화

업데이트된 RFM 데이터

• 기존 RFM 값 + 추가 변수 Tenure
• Tenure: 첫 거래 이후 경과 시간
• 고객의 회사 이용 기간을 정의

이 프로젝트의 목표

• 핵심 전처리 원칙을 상기
• 데이터 탐색 기법 적용
• k-평균을 여러 번 실행해 실습
• 정량·시각적으로 결과 분석

시작해 봅시다!

Python을 활용한 고객 세분화