動画で見たとおり、k-means はデータがいくつかの条件を満たすと良好に動作します。
次のうち、k-means の前提条件では「ない」ものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この第1章では、コホートとは何か、そしてその分析方法を学びます。自分で顧客コホートを作成し、指標を算出して、結果を可視化します。
第2章では、顧客セグメントについて学びます。特に、Recency・Frequency・Monetary Value（RFM）に触れ、これらの概念に基づく顧客セグメントを作成し、結果を分析します。
セグメントを作成したら予測に進みたくなりますが、その前に、k-meansクラスタリングで適切に分離された妥当なセグメントを見つけられるよう、実践的なデータ準備手法を身につける必要があります。
現在の演習
最終章では、第3章で前処理したデータを用いて、Recency・Frequency・Monetary Valueに基づく顧客クラスタを特定します。
