客户细分:MLProject

时间:2021-02-11 21:10:17
【文件属性】:
文件名称:客户细分:MLProject
文件大小:1.96MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-11 21:10:17
在当今世界上,客户的确是国王,因此,不仅要保留我们的皇家客户,而且要赢回那些濒临灭绝的老客户,这一点很重要。 客户细分是了解谁是我们的忠实客户以及谁是我们的一次性访客的一种方法。 这个项目是关于如何使用机器学习执行客户细分的。 客户细分 通过这种方法,我们可以将客户群分为在性别,消费行为,访问频率,年龄或其他人口统计方面相似的一群人。 客户细分可以使公司精确地定位具有特定需求和期望的客户。 通过这种方式,公司可以为正确的群体或受众群体设计目标营销活动。 也可能是这样的情况,在创建这些单独的组或集群时,公司可能会确定公司可以专注于新的细分市场,因为它可能更有利可图,而且使用细分公司可以确定需要特别关注的组,以便那群人即将被淘汰。 关于数据 该数据集是从检索的。此Online Retail II数据集包含2009年12月1日至2011年12月9日在英国进行注册的非商店在线零售的所有交易。 资料
【文件预览】:
Customer-Segmentation-master
----visuals()
--------RFM_loyalty_level.PNG(21KB)
--------Distr_Monetary.PNG(31KB)
--------Recency_normalization.PNG(33KB)
--------Distribution_Frequency.PNG(31KB)
--------Frequency_normalization.PNG(31KB)
--------Missing_value.PNG(11KB)
--------dropping.PNG(28KB)
--------MRSegmentPNG.PNG(121KB)
--------MFSegmentPNG.PNG(132KB)
--------Cluster.PNG(22KB)
--------FRSegment.PNG(143KB)
--------Scatter_plot.PNG(55KB)
--------elbow_method.PNG(43KB)
--------RFM.PNG(13KB)
--------RecencyDistri.PNG(29KB)
--------Recency.PNG(33KB)
--------LoadindData.PNG(41KB)
--------RFM_Score.PNG(17KB)
--------Monetary_normalization.PNG(31KB)
----Customer Segmentation.ipynb(4.18MB)
----README.md(5KB)

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