晶文摘客戶分群應用實作
作者: 夏肇毅
初稿: 20220822
Search: LogisticRegression
[Day 9] 邏輯迴歸(Logistic Regression) - iT 邦幫忙
https://ithelp.ithome.com.tw › articles
[Python實作]邏輯斯迴歸模型Logistic Regression - PyInvest
https://pyecontech.com › 2020/02/06 › python_logistic...
Search: kaggle 登入
https://nancysw.medium.com › 兩種取用-kaggle-資料...
Search: 客戶分群 python
Python用K-means聚類演算法進行客戶分群的實現 - 程式人生
https://www.796t.com › article
背景
專案描述
資料描述
相關模組
資料視覺化
資料讀取
資料視覺化
平行座標圖
年齡/年收入/消費分數的分佈
年齡/年收入/消費分數的柱狀圖
不同性別使用者佔比
兩兩特徵之間的關係
兩兩特徵之間的分佈
K-means聚類分析
手肘法簡介
基於年齡和消費分數的聚類
基於年收入和消費分數的聚類
Day 02:客戶分群(Customer Segmentation) -- 那些客戶是VIP?
RFM(Recency, Frequency, Monetary)
收集資料,建立資料集(Dataset)。
資料清理(Data Cleaning)、資料探索與分析(Exploratory Data Analysis, EDA)。
特徵工程(Feature Engineering)。
計算最近購買日期(Recency)
計算購買頻率(Frequency)
計算購買金額(Monetary)
合併RFM欄位
資料切割(Data Split):切割為訓練資料(Training Data)及測試資料(Test Data)。
選擇演算法(Learning Algorithms),以建立模型。
模型訓練(Model Training)。
模型計分(Score Model):計算準確度,衡量模型效能。
模型評估(Evaluate Model):比較多個模型優劣或參數調校。
新系統上線:移轉模型至正式環境。
新資料預測(Predict)。
客戶分群(Customer Segmentation) -- 那些客戶是我的VIP? (續)
https://ithelp.ithome.com.tw › articles
集群分析
3D 散佈圖
加強









