エンドツーエンドのセグメンテーションを実装する

Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

セグメンテーションの主要ステップ

• データ収集—追加変数で更新済み
• データ前処理
• データ探索とクラスタ数の決定
• k-means の実行
• 結果の分析と可視化

更新後の RFM データ

• 既存の RFM に加え、Tenure 変数を追加
• Tenure：初回取引からの経過時間
• 顧客が在籍している期間を示す

本プロジェクトの目標

• 前処理の重要ポイントを再確認
• データ探索手法を適用
• 複数回の k-means を実行して練習
• 定量・可視化で結果を分析

始めましょう！

Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション