Segmentação de clientes

Visão geral do projeto

Explorando grupos de clientes por meio de agrupamento.

Um fluxo de trabalho de segmentação de clientes que compara abordagens de cluster para dados de idade, renda e gastos. Inclui validação de entrada, artefatos de modelo reutilizáveis e resumos de segmentos interpretáveis para análise exploratória de marketing.

• Python
• Agrupamento
• PCA
• Avaliação

Por dentro deste projeto

• Identificadores de clientes únicos e finitos validados e valores categóricos documentados, com uma regra de valores discrepantes de renda 1.5×IQR.
• Características padronizadas de idade, renda e gastos, reservando o gênero para interpretação pós-agrupamento.
• Comparado K-Means, clustering aglomerativo e DBSCAN, com e sem PCA.
• Construiu um fluxo de trabalho K-Means configurável de seis segmentos que salva seu escalonador, modelo, atribuições e métricas.
• Silhueta avaliada, pontuações de Davies – Bouldin e Calinski – Harabasz junto com a inércia e testes 15 adicionados com cobertura 95%.
• Documentou a ausência de validação externa, estudos de estabilidade e aumento medido da campanha; os segmentos permanecem exploratórios.

Código-fonte e links