Unsupervised Machine Learning for Customer Market Segmentation

4.8
étoiles
244 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
8,592 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

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
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

Artificial Intelligence (AI)Machine LearningclusteringPython Programmingunsupervised machine learning

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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