数据预处理

Python 中的客户细分

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

K-means 聚类的优点

• 最流行的无监督学习方法之一
• 简单且快速
• 表现良好*

* 需满足对数据的特定假设

K-means 的关键假设

• 变量分布对称（无偏态）
• 变量具有相同均值
• 变量具有相同方差

偏态变量

 

• 左偏

 

• 右偏

偏态变量

• 通过对数变换消除偏态

变量需在同一尺度上

• K-means 假设均值相同
• 且方差相同
• RFM 数据不满足

datamart_rfm.describe()

回顾要点

Python 中的客户细分