Implementierung auf einem realen Datensatz
Sie verwenden den Mall-Kunden-Datensatz, der die folgenden Spalten enthält:
Folgende Schritte sollten vor dem Clustering durchgeführt werden:
- Daten laden: Mit
pandaswird die CSV-Datei geladen; - Relevante Merkmale auswählen: Es wird auf die Spalten
'Annual Income (k$)'und'Spending Score (1-100)'fokussiert; - Datenskalierung (wichtig für DBSCAN): Da DBSCAN Distanzberechnungen verwendet, ist es entscheidend, die Merkmale auf ähnliche Wertebereiche zu skalieren. Hierfür kann
StandardScalerverwendet werden.
Interpretation
Der Code erstellt in diesem Fall 5 Cluster. Es ist wichtig, die resultierenden Cluster zu analysieren, um Einblicke in die Kundensegmentierung zu gewinnen. Beispielsweise könnten Cluster folgende Gruppen repräsentieren:
- Kunden mit hohem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit hohem Einkommen und geringem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit geringem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit geringem Einkommen und geringem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit mittlerem Einkommen und mittlerem Ausgabeverhalten.
Abschließende Bemerkungen
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Completion Rate verbessert auf 3.23Implementierung auf einem realen Datensatz
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- Kunden mit hohem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit hohem Einkommen und geringem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit geringem Einkommen und hohem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit geringem Einkommen und geringem Ausgabeverhalten;
- Kunden mit mittlerem Einkommen und mittlerem Ausgabeverhalten.
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