資料前處理

Python 的客群分群

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

k-means 分群的優點

• 最常見的非監督式學習方法之一
• 簡單又快速
• 表現良好＊

* 需對資料滿足特定假設

k-means 的關鍵假設

• 變數分布對稱（不偏態）
• 變數具有相同平均數
• 變數具有相同變異數

偏態變數

 

• 左偏態

 

• 右偏態

偏態變數

• 以對數轉換去除偏態

變數置於同一尺度

• K-means 假設平均數相同
• 也假設變異數相同
• RFM 資料不符合這些條件

datamart_rfm.describe()

複習一下重點

Python 的客群分群