Vizualizați și interpretați soluțiile de segmentare

Machine Learning pentru Marketing în Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Metode de explorare a segmentelor

  • Calculați valorile medii / mediane / alte percentile pentru fiecare variabilă pe segment
  • Calculați importanța relativă a fiecărei variabile pe segment
  • Puteți explora tabelul de date sau îl puteți reprezenta grafic (harta termică este o opțiune bună)
Machine Learning pentru Marketing în Python

Analizați atributele medii ale segmentării K-means

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

Medii ale segmentării K-means cu 4 segmente

Machine Learning pentru Marketing în Python

Reprezentați grafic atributele medii ale segmentării K-means

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

Hartă termică a mediilor segmentării K-means cu 4 segmente

Machine Learning pentru Marketing în Python

Reprezentați grafic atributele medii ale segmentării NMF

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

Hartă termică a mediilor NMF

Machine Learning pentru Marketing în Python

Să construim soluții cu 3 segmente!

Machine Learning pentru Marketing în Python

Preparing Video For Download...