แบ่งกลุ่มลูกค้าขายส่ง
ถึงเวลาแล้วที่จะใช้ hierarchical clustering เพื่อทำ market segmentation (กล่าวคือ ใช้ลักษณะของผู้บริโภคในการจัดกลุ่มย่อย)
ในแบบฝึกหัดนี้ จะมีข้อมูลยอดใช้จ่ายของลูกค้า 45 รายของผู้จัดจำหน่ายขายส่ง สำหรับหมวดอาหาร ได้แก่ Milk, Grocery และ Frozen ข้อมูลนี้ถูกเก็บไว้ใน data frame ชื่อ customers_spend ให้จัดลูกค้าเหล่านี้เป็นกลุ่มที่มีความหมาย
หมายเหตุ: สำหรับแบบฝึกหัดนี้ สามารถสมมติได้ว่าข้อมูลทั้งหมดเป็นประเภทเดียวกัน (ยอดใช้จ่าย) จึงไม่จำเป็นต้องทำการ scale ข้อมูล
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- คำนวณระยะทางแบบ Euclidean ระหว่างลูกค้า แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ใน
dist_customers - รัน hierarchical clustering โดยใช้ linkage แบบ complete แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ใน
hc_customers - พล็อต dendrogram
- สร้าง cluster assignment vector โดยใช้ height ที่ 15,000 แล้วเก็บไว้เป็น
clust_customers - สร้าง data frame ใหม่ชื่อ
segment_customersโดยเพิ่ม cluster assignment เป็นคอลัมน์clusterต่อท้าย data framecustomers_spendเดิม
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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 = ___)