BaşlayınÜcretsiz başlayın

Toptan satış verilerini yeniden ele alma: Keşif

Önceki analizde ortalama siluet genişliği en yüksek olanın k = 2 olduğunu buldun. Bu egzersizde, 2 kümeden oluşan bir kmeans modeli kurup inceleyerek toptan satış müşteri verilerini analiz etmeyi sürdüreceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Kümeleme Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • centers = 2 ile kmeans() fonksiyonunu kullanarak customers_spend verisi için model_customers adlı bir k-means modeli kur.
  • Modelden küme atamalarının vektörünü model_customers$cluster ile çıkar ve bunu clust_customers değişkeninde sakla.
  • Küme atamalarını cluster adlı bir sütun olarak customers_spend veri çerçevesine ekle ve sonucu segment_customers adlı yeni bir veri çerçevesine kaydet.
  • Her bir kümenin boyutunu count() kullanarak hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

set.seed(42)

# Build a k-means model for the customers_spend with a k of 2
model_customers <- ___

# Extract the vector of cluster assignments from the model
clust_customers <- ___

# Build the segment_customers data frame
segment_customers <- mutate(___, cluster = ___)

# Calculate the size of each cluster
count(___, ___)

# Calculate the mean for each category
segment_customers %>% 
  group_by(cluster) %>% 
  summarise_all(list(mean))
Kodu Düzenle ve Çalıştır