Introduction to Customer Segmentation in Python

4.6
estrelas
13 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

Dimensionality Reduction using standard PCA and variants

Create interactive plots

Clustering data using K-Means with evaluation metrics

Clock2 hours
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

In this 2 hour long project, you will learn how to approach a customer purchase dataset, and how to explore the intricacies of such a dataset. You will learn the basic underlying ideas behind Principal Component Analysis, Kernel Principal Component Analysis, and K-Means Clustering. You will learn how to leverage these concepts, paired with industry knowledge and auxiliary modeling concepts to segment the customers of a certain store, and find similarities and differences between different clusters using unsupervised machine learning techniques. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

  • Dimensionality Reduction
  • Market Segmentation
  • Machine Learning
  • clustering

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introduction to the task and demo

  2. Exploratory Data Analysis

  3. Principal Component Analysis

  4. Kernel Principal Component Analysis

  5. K-Means Clustering

  6. Interactive Cluster Analysis

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.