Phân Cụm Dữ Liệu Khách Hàng | The Data Mining Cluster

Về Chương 6

Khai Phá Phân Cụm K-Means

PHÂN CỤM DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG (K-MEANS)

Sử dụng học máy để phân loại khách hàng dựa trên lượng chi tiêu và tần suất giao dịch.

TẦN SUẤT GIAO DỊCH (Frequency)

MỨC CHI TIÊU HÀNG NĂM (Spending)

C cụm 1

C cụm 2

C cụm 3

⚠️ DỮ LIỆU THÔ CHƯA PHÂN LOẠI: 32 data points rời rạc. Chọn phân khúc K ở bảng bên phải và Nhấn Chạy Phân Cụm.

⚙️ THIẾT LẬP K-MEANS

Số Phân Khúc (K)

HỒ SƠ KHÁCH HÀNG (PERSONAS)

Chạy thuật toán phân cụm để hiển thị sơ đồ hồ sơ khách hàng.

BÀI HỌC QUẢN TRỊ

Khai phá dữ liệu phân cụm (Clustering) là bài toán học máy không giám sát tối thượng trong marketing. Nó tự động gom nhóm hàng triệu khách hàng rời rạc thành các phân khúc đặc trưng dựa trên khoảng cách khoảng học tập, cho phép doanh nghiệp nhắm mục tiêu chiến dịch quảng bá chính xác.