PROJECT-6._Сегментация_клиентов_онлайн-магазина

Описание проекта

Построить модель кластеризации клиентов на основе их покупательской способности, частоты заказов и срока давности последней покупки, определить профиль каждого из кластеров.

Краткая информация о данных

Данные представляют собой таблицу в формате CSV, в каждой строке которой содержится информация об уникальной транзакции.

Основные цели проекта:

• Произвести предобработку исходного набора данных о транзакциях.
• Провести разведывательный анализ данных и выявить основные закономерности.
• Сформировать набор данных о характеристиках каждого из уникальных клиентов.
• Построить несколько моделей машинного обучения, решающих задачу кластеризации клиентов, определить количество кластеров и проинтерпретировать их.
• Спроектировать процесс предсказания категории интересов клиента и протестировать вашу модель на новых клиентах.

Метрика качества

Для сегментирования - коэффициента силуэта, для классификации - точность (accuracy_score)

Выводы:

1 - Метод понижения размерности t-SNE справился лучше метода PCA. Это заметно на визуализациях:

• двухмерная - в одном случае (PCA) данные в куче, в другом (t-SNE) "карта" кластеров более разобщена на отдельные островки;
• полярная диаграмма кластеров - кластеры после пробразования методом t-SNE распределены равномерно в отличии от метода PCA, где разбиение кластеров почти незаметно (один огромный и еле заметный кластер);

2 - Алгоритм k-means++ показал наилучшие значения коэффициента силуэта среди трех моделей кластеризации. Модель AgglomerativeClustering была близка по результатам и определила на 1 кластер больше лидера. Модель GaussianMixture оказалась наименее подходящей для данного датасета.

3 - Для предсказания кластеров алгоритм случайного леса справился качественнее и быстрее градиентного бустинга.

В целом, получилось преобразовать, подготовить, сегментировать данные, подобрать оптимальные гиперпараметры и создать RFM таблицу клиентов.