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.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
Hướng dẫn bài tập
- Import hàm non-negative matrix factorization từ
sklearn.decomposition. - Khởi tạo đối tượng
NMFvới 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.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the non-negative matrix factorization module
from sklearn.decomposition import ___
# Initialize NMF instance with 4 components
nmf = ___(4)
# Fit the model on the wholesale sales data
nmf.___(wholesale)
# Extract the components
components = pd.DataFrame(data=nmf.___, columns=wholesale.columns)