Візуалізуйте й інтерпретуйте результати сегментації

Machine Learning для маркетингу в Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Методи дослідження сегментів

Обчисліть середнє / медіану / інші перцентилі для кожної змінної в межах сегмента
Обчисліть відносну важливість кожної змінної для сегмента
Дані можна переглянути в таблиці або візуалізувати (теплова мапа — вдалий вибір)

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

Середні значення для 4 сегментів K-means

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

Теплова мапа середніх для 4 сегментів K-means

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

Теплова мапа середніх для NMF

Machine Learning для маркетингу в Python