Curso de Clusterização de dados: Segmentação de clientes

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  • Aplique a análise exploratória de dados (AED) de forma eficiente
  • Crie um modelo de clusterização, determinando o melhor número de clusters
  • Compare o resultado de diferentes métodos para identificar o número correto de clusters
  • Aprenda como apresentar os resultados de forma eficiente para toda a sua empresa
  • Resolva um problema real, com dados reais

Conteúdo Detalhado

  1. Introdução ao problema

    • Importando e Explorando o Banco de Dados
    • Análise Exploratória dos Dados
    • Dados como marketing
    • Analisando todas as variáveis
  2. Clusterização em marketing digital

    • Modelos RFM
    • Regra do Cotovelo
    • Regra Matemática
    • Importância da Análise Exploratória
  3. Clusterizando o modelo RFM

    • Clusterizando a Recência
    • Clusterizando a Frequência
    • Clusterizando a Receita
    • Modelos RFM
  4. Criando uma pontuação para os clientes

    • Criando uma pontuação
    • Analisando as Features
    • Método da Silhueta
  5. Apresentando os resultados

    • Pontuação e segmentação
    • Mudando a pontuação

Primeira aula de Clusterização de dados: Segmentação de clientes

Instrutores

  • Sara é engenheira, mestra e doutora em engenharia. Apaixonada por educação e ciência, atualmente realiza seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation e busca soluções para um mundo mais sustentável. Se apaixonou por por dados e inteligência artificial quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e revisora e na Alura como instrutora.

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Público alvo

Quem já tem conhecimento básico de data science e machine learning e quer colocar a mão na massa em um projeto prático do início ao fim.

Última atualização

01/07/2020

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