सेगमेंटेशन समाधानों का विज़ुअलाइज़ेशन और व्याख्या करें

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

सेगमेंट्स की जाँच के तरीके

  • प्रत्येक वैरिएबल के लिए सेगमेंट अनुसार average/median/अन्य percentile मान निकालें
  • प्रत्येक वैरिएबल की सेगमेंट अनुसार relative importance निकालें
  • डेटा टेबल देखें या प्लॉट करें (heatmap अच्छा विकल्प है)
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

औसत K-means सेगमेंटेशन गुणों का विश्लेषण करें

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

K-means 4-सेगमेंट औसत

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

औसत K-means सेगमेंटेशन गुणों का प्लॉट करें

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

K-means 4-सेगमेंट औसत का हीटमैप

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

औसत NMF सेगमेंटेशन गुणों का प्लॉट करें

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

NMF औसत का हीटमैप

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

आइए 3-सेगमेंट समाधान बनाते हैं!

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

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