セグメンテーション結果の可視化と解釈

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

セグメント探索の方法

  • 各セグメントごとに各変数の平均・中央値・他のパーセンタイルを算出
  • 各変数の相対的重要度をセグメント別に算出
  • データ表を確認するか可視化（ヒートマップがおすすめ）
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

K-meansの平均属性を分析する

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

K-means 4セグメントの平均

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

K-meansの平均属性をプロットする

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

K-means 4セグメント平均のヒートマップ

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

NMFの平均属性をプロットする

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

NMF 平均のヒートマップ

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

3セグメント解を作成しよう！

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

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