中级
提供者 : Briana Brownell
8 课时 · 52m
语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, 乌尔都语, 简体中文
课程描述
这些课程介绍了最常见的聚类方式、K均值算法，并通过客户细分的详细用例进行工作。您将学习如何选择输入变量、选择聚类数量以及解释质心。您将学习如何评估聚类分析模型的质量，以及如何解决聚类带来的计算挑战。我们将研究如何创建用于对新数据进行分类的角色和方法。 最后，本课程将介绍K均值算法的概念和质心解释。在本课程中，您将了解输入变量、模型质量指标以及对新数据进行分类。您还将了解使用K均值算法聚类时会遇到的一些计算挑战。
您将学到的内容
- 将K均值算法应用于构建客户细分模型
- 选择输入变量并确定聚类分析的聚类数量
- 解读质心并为营销或产品开发创建用户画像
- 使用验证方法和质量指标评估模型质量
- 解决K均值聚类中出现的计算挑战
- 使用经过训练的聚类模型对新数据进行分类
关键要点
- K均值作为最常见的聚类方式被引入，并通过详细的客户细分案例进行讲解。
- 构建细分模型包括选择输入变量、确定聚类数量以及解读质心。
- 本课程介绍如何使用质量指标和验证方法评估聚类分析模型的质量。
- 聚类会引入计算挑战，课程对如何应对这些挑战进行了说明。
- 质心解读有助于创建可用于营销或产品开发的用户画像，以及对新数据进行分类。
常见问题
本课程涵盖哪些内容？
本课程介绍K均值——最常见的聚类方式，并详细讲解一个客户细分案例，内容包括选择输入变量、确定聚类数量、解读质心、评估模型质量、应对计算挑战、创建用户画像以及对新数据进行分类。
学完本课程后我将掌握哪些技能？
本课程将帮助学员建立聚类分析、层次聚类、K均值聚类、市场细分、细分分析以及谱聚类等方面的技能。
课程包含哪些课时？
课时内容包括：K均值算法、选择输入变量、选择聚类数量、质心解读、模型质量指标、计算挑战、创建用户画像以及对新数据进行分类。
细分结果可以如何应用？
本课程展示了如何创建用于营销或产品开发的用户画像，以及如何对新数据进行分类。
