कस्टमर और प्रोडक्ट सेगमेंटेशन के मूल सिद्धांत

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

डेटा फ़ॉर्मेट

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wholesale.head()

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Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

Unsupervised learning मॉडल्स

  • Hierarchical clustering
  • K-means
  • Non-negative matrix factorization (NMF)
  • Biclustering
  • Gaussian mixture models (GMM)
  • और भी कई
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Unsupervised learning मॉडल्स

  • Hierarchical clustering
  • K-means
  • Non-negative matrix factorization (NMF)
  • Biclustering
  • Gaussian mixture models (GMM)
  • और भी कई
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Unsupervised learning के स्टेप्स

  1. मॉडल initialize करें
  2. मॉडल fit करें
  3. क्लस्टर वैल्यूज़ assign करें
  4. परिणाम explore करें
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वैरिएबल्स को जाँचें

wholesale.agg(['mean','std']).round(0)
        Fresh    Milk  Grocery  Frozen  Detergents_Paper  Delicassen
mean  12000.0  5796.0   7951.0  3072.0            2881.0      1525.0
std   12647.0  7380.0   9503.0  4855.0            4768.0      2820.0
# Get the statistics
averages = wholesale.mean()
st_dev = wholesale.std()
x_names = wholesale.columns
x_ix = np.arange(wholesale.shape[1])

# Plot the data import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x_ix-0.2, averages, color='grey', label='Average', width=0.4) plt.bar(x_ix+0.2, st_dev, color='orange', label='Standard Deviation', width=0.4) plt.xticks(x_ix, x_names, rotation=90) plt.legend() plt.show()
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एवरेज और स्टैंडर्ड डिविएशन का बार चार्ट

Bar chart

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डिस्ट्रिब्यूशन्स देखने के लिए pairwise प्लॉट विज़ुअलाइज़ करें

import seaborn as sns
sns.pairplot(wholesale, diag_kind='kde')
plt.show()
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Pairwise प्लॉट रिव्यू

Pairplot Raw

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अभ्यास करते हैं!

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