Descrição do Curso
Estas lições apresentam o estilo mais comum de clustering, k-means, e funcionam por meio de um caso de uso detalhado de uma segmentação de clientes. Aprenderás a escolher variáveis de entrada, seleccionar o número de clusters e interpretar os centroides. Aprenderás como podes avaliar a qualidade de um modelo de análise de cluster e como lidares com os desafios computacionais que acompanham o clustering. Examinaremos como criar personas e métodos para classificares novos dados. Finalmente, este curso apresentará o conceito do algoritmo K-means e a interpretação do centroide. Ao longo deste curso, aprenderás sobre variáveis de entrada, métricas de qualidade de modelo e classificação de novos dados. Também aprenderás sobre alguns desafios computacionais encontrados com o clustering K-means.
O Que Você Vai Aprender
- Aplique o algoritmo K-means para criar um modelo de segmentação de clientes
- Escolha variáveis de entrada e selecione o número de clusters para uma análise de clustering
- Interprete centroides e crie personas para marketing ou desenvolvimento de produtos
- Avalie a qualidade do modelo usando métodos de validação e métricas de qualidade
- Aborde desafios computacionais que surgem com clustering K-means
- Classifique novos dados usando o modelo de clustering treinado
Principais Conclusões
- K-means é apresentado como o estilo mais comum de clustering e é ensinado através de um caso de uso detalhado de segmentação de clientes.
- Criar um modelo de segmentação envolve escolher variáveis de entrada, selecionar o número de clusters e interpretar os centroides.
- O curso cobre como avaliar a qualidade de um modelo de análise de clusters usando métricas de qualidade e métodos de validação.
- O clustering introduz desafios computacionais que o curso explica como abordar.
- A interpretação do centroide suporta a criação de personas que podem ser usadas em marketing ou desenvolvimento de produtos e a classificação de novos dados.
Perguntas Frequentes
O que este curso cobre?
Ele introduz k-means, o estilo mais comum de clustering, e trabalha através de um caso de uso detalhado de segmentação de clientes, incluindo a escolha de variáveis de entrada, seleção do número de clusters, interpretação de centroides, avaliação da qualidade do modelo, abordagem de desafios computacionais, criação de personas e classificação de novos dados.
Que habilidades vou ganhar com este curso?
O curso constrói habilidades em análise de clusters, clustering hierárquico, clustering K-means, segmentação de mercado, análise de segmentação e clustering espectral.
Quais lições estão incluídas?
As lições são: O Algoritmo K-means, Escolhendo Variáveis de Entrada, Escolhendo o Número de Clusters, Interpretação do Centroide, Métricas de Qualidade do Modelo, Desafios Computacionais, Criando Personas e Classificando Novos Dados.
Como os resultados da segmentação podem ser usados?
O curso mostra como criar personas para uso em marketing ou desenvolvimento de produtos e como classificar novos dados.
