視覺化並解讀分群結果

Python 的行銷機器學習

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

探索分群的方法

  • 依分群計算各變數的平均／中位數／其他百分位數
  • 依分群計算各變數的相對重要性
  • 可直接檢視資料表，或繪圖呈現（熱圖是不錯的選擇）
Python 的行銷機器學習

分析 K-means 平均屬性（4 群）

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

K-means 4 群的平均值

Python 的行銷機器學習

繪製 K-means 平均屬性（4 群）

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

K-means 4 群平均值熱圖

Python 的行銷機器學習

繪製 NMF 平均屬性（4 群）

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

NMF 平均值熱圖

Python 的行銷機器學習

來建立 3 群解法！

Python 的行銷機器學習

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