Mediile segmentării K-means
În acest exercițiu, vei explora valorile medii ale coloanelor pentru o soluție cu 3 segmente folosind K-means. În cadrul procesului de explorare de tip test & learn, inspectarea vizuală a soluțiilor de segmentare este esențială pentru a identifica opțiunea cea mai relevantă din punct de vedere al afacerii.
Am importat seaborn ca sns și matplotlib.pyplot ca plt. De asemenea, am rulat o soluție cu 3 segmente folosind K-means și am încărcat setul de date cu etichetele de segment atribuite sub forma DataFrame-ului wholesale_kmeans3.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Marketing în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Grupează după eticheta de segment și calculează valorile medii ale coloanelor.
- Afișează valorile medii ale coloanelor pentru fiecare segment.
- Creează o hartă termică (heatmap) a valorilor medii ale coloanelor pentru fiecare segment.
- Afișează graficul.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Group by the segment label and calculate average column values
kmeans3_averages = wholesale_kmeans3.___(['___']).___().round(0)
# Print the average column values per each segment
print(___)
# Create a heatmap on the average column values per each segment
sns.___(___.T, cmap='YlGnBu')
# Display the chart
plt.___()