This practical course equips learners with the analytical skills to explore, model, and visualize customer shopping behavior using Python and K-Means clustering. Through structured modules, learners will prepare real-world customer data, construct meaningful visualizations, analyze variable relationships, and evaluate clustering outcomes to derive actionable business insights.
Customer Segmentation with K-Means: Model & Visualize
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3 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Preprocess and organize customer data for clustering analysis in Python.
Build and apply K-Means models to segment customers effectively.
Visualize clusters and interpret insights for strategic business decisions.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Customer Analysis
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Histogram
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Heat Maps
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Customer Insights
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the foundational stages of customer data analysis using Python. Participants will explore the end-to-end setup of the project environment, import essential libraries, and apply preprocessing techniques to prepare data for analysis. Through hands-on visualizations such as pie charts, histograms, violin plots, and pair plots, learners will interpret univariate and multivariate data distributions. The module concludes with a comparative gender-based exploration of spending behavior, enabling learners to extract meaningful insights from visual patterns.
Inclus
10 vidéos4 devoirs
This module focuses on uncovering meaningful patterns in customer data through correlation analysis and predictive modeling. Learners will explore how to interpret relationships between variables using heatmaps, prepare data for clustering using K-Means, and visualize the resulting clusters to extract actionable insights. The module culminates in segmenting customers based on behavioral and financial attributes to support business decision-making.
Inclus
4 vidéos3 devoirs
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