Segmente clientes do atacado

Agora você está pronto para usar a clusterização hierárquica para realizar segmentação de mercado (ou seja, usar características dos consumidores para agrupá-los em subgrupos).

Neste exercício, você recebe os valores gastos por 45 clientes diferentes de um distribuidor atacadista nas categorias de alimentos Milk, Grocery e Frozen. Esses dados estão no data frame customers_spend. Atribua esses clientes a clusters que façam sentido.

Observação: Para este exercício, você pode assumir que, como os dados são todos do mesmo tipo (valor gasto), não será necessário fazer a padronização (scaling).

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Análise de Clusters em R

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Instruções do exercicio

Calcule a distância Euclidiana entre os clientes e armazene em dist_customers.
Execute a clusterização hierárquica usando ligação complete e armazene em hc_customers.
Plote o dendrograma.
Crie um vetor de atribuição de clusters usando altura de 15.000 e armazene como clust_customers.
Gere um novo data frame segment_customers anexando a atribuição de cluster como a coluna cluster ao data frame original customers_spend.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Calculate Euclidean distance between customers
dist_customers <- ___

# Generate a complete linkage analysis 
hc_customers <- ___

# Plot the dendrogram


# Create a cluster assignment vector at h = 15000
clust_customers <- ___

# Generate the segmented customers data frame
segment_customers <- mutate(___, cluster = ___)

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