Algorithme K-means en Python, Segmenter et Analyser les Données Clients

Machine Learning - apprentissage non supervisé :
Dans ce tutoriel, nous allons explorer comment utiliser l'algorithme de clustering K-means pour segmenter et analyser les données clients.
projet: Analyse des Campagnes Marketing en Ligne
🔍 Découvrez comment exploiter la puissance de l'apprentissage non supervisé avec K-means pour transformer vos données clients !
📊 Ce que vous apprendrez dans ce tutoriel complet :
Collecte et Simulation de Données Clients : Créez des données réalistes pour vos analyses.
Prétraitement des Données : Normalisez vos données pour une analyse efficace.
Application de K-means : Apprenez à segmenter vos clients en groupes distincts.
Interprétation des Clusters : Comprenez les caractéristiques de chaque cluster.
Stratégies Marketing Personnalisées : Développez des campagnes ciblées basées sur les clusters.
💡 Pourquoi c'est important :
Améliorez l'engagement client
Optimisez vos campagnes marketing
Prenez des décisions basées sur les données
📈 En Bonus : Visualisation des clusters pour une meilleure compréhension des données ! 🙂
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