เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแบ่งกลุ่มลูกค้า

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะทำ Customer Segmentation จาก Mall Customer Segmentation Dataset โดยใช้โมเดล clustering ที่รองรับ differential privacy

ใน K-means clustering สามารถคำนวณจำนวน cluster ที่เหมาะสมได้ด้วย elbow method

Resulting graphic from Elbow method with non-private model
จากกราฟที่ได้ จะเห็นว่าจำนวน cluster ที่เหมาะสมคือ 5 คุณจะแบ่งกลุ่มโดยอิงจาก Annual Income และ Spending Score ซึ่งโหลดไว้เป็น X แล้ว จากนั้นพล็อตผลลัพธ์ของ cluster ที่ได้

ชุดข้อมูลทั้งหมดโหลดไว้เป็น mall_df และมีฟังก์ชันสำเร็จรูป show_clusters() ให้ใช้สำหรับพล็อต cluster ใช้ ?show_clusters เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตนด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Build the differentially private K-means model
model = ____
แก้ไขและรันโค้ด