1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Machine Learning cho Marketing với Python
Connected

Bài tập

Phân khúc thay thế với NMF

Trong bài tập này, bạn sẽ phân tích dữ liệu mua hàng theo sản phẩm và xác định các phân khúc có ý nghĩa bằng thuật toán phân rã ma trận không âm (NMF). Phương pháp này hoạt động tốt với ma trận khách hàng-theo-sản-phẩm thưa, vốn rất phổ biến trong thương mại điện tử hoặc bán lẻ. Cuối cùng, bạn sẽ trích xuất các thành phần để khám phá trong bài tập tiếp theo.

Chúng tôi đã nạp pandas là pd và numpy là np. Ngoài ra, bộ dữ liệu gốc về mua hàng của khách hàng theo sản phẩm đã được nạp dưới tên wholesale.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import hàm non-negative matrix factorization từ sklearn.decomposition.
  • Khởi tạo đối tượng NMF với 4 thành phần.
  • Fit mô hình trên dữ liệu bán hàng wholesale.
  • Trích xuất và lưu các thành phần dưới dạng một DataFrame của pandas.