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Clusterización de datos: segmentación de clientes

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Clusterización de datos: segmentación de clientes

Resumen del curso

  • Aprende cómo conducir un problema de machine learning de inicio a fin.
  • Entiende cómo importar y preparar los datos.
  • Aplica el análisis exploratorio de datos (EAD) de forma eficiente.
  • Crea un modelo de clusterización, determinando el mejor número de clusters.
  • Compara el resultado de diferentes métodos para identificar el número correcto de clusters.
  • Aprende cómo presentar los resultados de forma eficiente.

Público Objetivo

Quienes ya tienen conocimiento básico de Data Science y machine learning y desean colocar manos a la obra en un proyecto práctico de inicio a fin.

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Última actualización

7/27/2024

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10h

p/ conclusión

45

Actividades

155

Minutos de video

189

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Introducción al problema

    • Presentación
    • Importando y explorando la base
    • Análisis exploratorio de datos

  2. 2. Clusterización en Marketing Digital

    • Modelo RFM
    • Regla del codo
    • Codificando la regla del codo
    • Regla matemática
    • Codificando la regla matemática

  3. 3. Clusterizando el modelo RFM

    • Clusterizando la Recencia
    • Clusterizando la Frecuencia
    • Clusterizando los Ingresos

  4. 4. Sistema de Puntuación e Insights

    • Creando la puntuación
    • Análisis visual e Insights

  5. 5. Presentación de resultados

    • Creando otros segmentos
    • Informe de resultados
    • Conclusión

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