Основи сегментації клієнтів і продуктів

Machine Learning для маркетингу в Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Формат даних

# Customer by product/service matrix
wholesale.head()

Заголовок Wholesale

Machine Learning для маркетингу в Python

Моделі некерованого навчання

  • Ієрархічне кластеризування
  • K-means
  • Невід'ємна матрична факторизація (NMF)
  • Бі-кластеризування
  • Гаусові суміші (GMM)
  • Та багато інших
Machine Learning для маркетингу в Python

Моделі некерованого навчання

  • Ієрархічне кластеризування
  • K-means
  • Невід'ємна матрична факторизація (NMF)
  • Бі-кластеризування
  • Гаусові суміші (GMM)
  • Та багато інших
Machine Learning для маркетингу в Python

Кроки некерованого навчання

  1. Ініціалізуйте модель
  2. Навчіть модель
  3. Призначте значення кластерів
  4. Дослідіть результати
Machine Learning для маркетингу в Python

Дослідіть змінні

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()
Machine Learning для маркетингу в Python

Стовпчикова діаграма середніх і стандартних відхилень

Стовпчикова діаграма

Machine Learning для маркетингу в Python

Візуалізуйте попарні графіки для аналізу розподілів

import seaborn as sns
sns.pairplot(wholesale, diag_kind='kde')
plt.show()
Machine Learning для маркетингу в Python

Огляд попарних графіків

Попарний графік: сирі дані

Machine Learning для маркетингу в Python

Давайте потренуємось!

Machine Learning для маркетингу в Python

Preparing Video For Download...