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Análisis de clústeres: cree, visualice e interprete segmentos de clientes

septiembre 24, 2021
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segmentación de clientes

Análisis de clústeres: cree, visualice e interprete segmentos de clientes

Exploración de métodos para el análisis de conglomerados, visualización de conglomerados a través de la reducción de dimensionalidad e interpretación de conglomerados a través de la exploración de características impactantes.

Maarten Grootendorst

30 de julio de 2019·9 min de lectura

Aunque hemos visto una gran afluencia de técnicas de aprendizaje automático supervisadas que se utilizan en las organizaciones, estos métodos adolecen, por lo general, de un gran problema; una necesidad de datos etiquetados. Afortunadamente, existen muchos métodos sin supervisión para agrupar datos en grupos nunca antes vistos, extrayendo así nuevos conocimientos de su clientela.

Este artículo lo guiará a través de los entresijos de la agrupación de clientes. Tenga en cuenta que no solo le mostraré qué paquete de sklearn puede usar, sino que, lo que es más importante, cómo se pueden utilizar y en qué buscar.

Como siempre, tLos datos son relativamente sencillos y puede seguirlos con el cuaderno aquí. Contiene información del cliente de una empresa de telecomunicaciones y se utiliza normalmente para predecir la deserción:

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