Unsupervised Machine Learning for Customer Market Segmentation

4.8
255件の評価
提供:
Coursera Project Network
8,766人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Understand how to leverage the power of machine learning to transform marketing departments and perform customer segmentation

Compile and fit unsupervised machine learning models such as PCA and K-Means to training data.

Understand the theory and intuition behind Principal Component Analysis (PCA) and k-means clustering machine learning algorithm

Learn how to obtain the optimal number of clusters using the elbow method

Clock1 hour
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this hands-on guided project, we will train unsupervised machine learning algorithms to perform customer market segmentation. Market segmentation is crucial for marketers since it enables them to launch targeted ad marketing campaigns that are tailored to customer's specific needs. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningclusteringPython Programmingunsupervised machine learning

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Understand the problem statement and business case

  2. Import libraries and datasets

  3. Visualize and explore datasets

  4. Understand the theory and intuition behind k-means clustering machine learning algorithm

  5. Learn how to obtain the optimal number of clusters using the elbow method

  6. Use Scikit-Learn library to find the optimal number of clusters using elbow method

  7. Apply k-means using Scikit-Learn to perform customer segmentation

  8. Apply Principal Component Analysis (PCA) technique to perform dimensionality reduction and data visualization

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

UNSUPERVISED MACHINE LEARNING FOR CUSTOMER MARKET SEGMENTATION からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。