Apprenez à réaliser une analyse de regroupement

L’analyse en grappes est une boîte à outils puissante dans l’atelier de science des données. Il sert à trouver des groupes d’observations (clusters) qui partagent des caractéristiques similaires. Ces similitudes peuvent éclairer toutes sortes de décisions d’affaires; par exemple, en marketing, elles servent à identifier des groupes distincts de clients pour lesquels les publicités peuvent être adaptées.

Explorez les techniques de regroupement hiérarchique et K-means

Dans ce cours, vous découvrirez deux méthodes de regroupement couramment utilisées : le regroupement hiérarchique et le regroupement k-means. Vous n’apprendrez pas seulement à utiliser ces méthodes, vous développerez aussi une solide intuition de leur fonctionnement et de la façon d’interpréter leurs résultats. Vous développerez cette intuition en explorant trois ensembles de données différents : les positions des joueurs de soccer, les données sur les dépenses des clients en gros et les données longitudinales sur les salaires professionnels.

Perfectionnez vos compétences grâce à une étude de cas pratique

Vous terminerez le cours en mettant en pratique vos nouvelles compétences dans une étude de cas portant sur les salaires moyens et leur évolution au fil du temps. Cela combinera des techniques de regroupement hiérarchique telles que les arbres d’occupation, la préparation à l’exploration et la représentation graphique des groupes professionnels, ainsi que des techniques de k-means, notamment l’analyse du coude et les largeurs moyennes de silhouette.

Les cours DataCamp sont composés d’un mélange de vidéos, d’articles et d’exercices pratiques afin que vous puissiez mettre à l’épreuve et consolider vos nouvelles compétences, et vous sentir en confiance pour les appliquer en dehors d’un contexte de cours.

cluster	Milk	Grocery	Frozen	cluster size
1	16950	12891	991	5
2	2512	5228	1795	29
3	10452	22550	1354	5
4	1249	3916	10888	6

Interpréter les regroupements de clients de gros

Analyse de regroupements dans R

Exercice interactif pratique