डेटा प्रीप्रोसेसिंग

Python में Customer Segmentation

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

k-means क्लस्टरिंग के फायदे

सबसे लोकप्रिय unsupervised learning तरीकों में से एक
सरल और तेज़
अच्छा काम करता है*

* डेटा पर कुछ मान्यताओं के साथ

k-means की मुख्य मान्यताएँ

वैरिएबल्स का symmetric वितरण (स्क्यू नहीं)
वैरिएबल्स का समान औसत
वैरिएबल्स का समान variance

Skewed वैरिएबल्स

Left-skewed

Right-skewed

Skewed वैरिएबल्स

लॉगरिदमिक ट्रांसफॉर्म से skew हटाएँ

एक ही स्केल पर वैरिएबल्स

K-means समान mean मानता है
और समान variance
RFM डेटा में यह सही नहीं है

datamart_rfm.describe()

आइए कॉन्सेप्ट्स दोहराएँ

Python में Customer Segmentation

Preparing Video For Download...