Introduction to Customer Segmentation in Python

4.9
estrellas
8 calificaciones
ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

Dimensionality Reduction using standard PCA and variants

Create interactive plots

Clustering data using K-Means with evaluation metrics

Clock2 hours
BeginnerPrincipiante
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsInglés (English)
LaptopSolo escritorio

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 desarrollarás

Dimensionality ReductionMarket SegmentationMachine Learningclustering

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  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

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

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