Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Решение задач из реальных проектов помогает лучше запомнить теорию и упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях. Поэтому мы запустили эту рубрику с мини-кейсами по ML, которые можно решать вместе с нами.

Третья задача: Сегментация клиентов магазина

Что нужно сделать:
Разделить клиентов на группы по их поведению без заранее заданных меток

Как можно сделать:
▪️ Использовать признаки: общий чек, частота покупок, возраст, доход
▪️ Нормализовать данные
▪️ Применить K-Means или DBSCAN
▪️ Визуализировать кластеры через PCA

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/vjchoudhary7/customer-segmentation-tutorial-in-python

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.

Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside