Segmentación de Clientes con Python

En este tutorial completo, te llevaré paso a paso a través del proceso de segmentación de clientes utilizando Python. Aprenderás a implementar técnicas de machine learning para definir una estrategia de marketing efectiva basada en el comportamiento de uso de tarjetas de crédito.
Código del vídeo:
/ segmentacion-de-105915018
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La segmentación de clientes es una técnica esencial en el análisis de datos y el marketing moderno. Dividir a los clientes en grupos homogéneos permite a las empresas entender mejor sus necesidades, personalizar sus ofertas y mejorar la satisfacción del cliente. En este video, utilizaremos un conjunto de datos que resume el comportamiento de uso de unos 9000 titulares activos de tarjetas de crédito durante los últimos 6 meses. El dataset contiene 18 variables que describen diversos aspectos del comportamiento del cliente, como el saldo, la frecuencia de compras, adelantos en efectivo, límites de crédito, pagos, entre otros.
*Contenido del Video:*
Primero, comenzaremos con la instalación de las librerías necesarias como pandas, scikit-learn, plotly y openpyxl. Estas herramientas nos permitirán manejar y analizar datos de manera eficiente, realizar el clustering y visualizar los resultados.
A continuación, cargaremos y exploraremos el conjunto de datos. Es crucial entender la estructura de nuestros datos y verificar si hay valores nulos o inconsistencias que necesiten ser tratadas. Mostraremos cómo manejar los valores faltantes de manera adecuada para que no afecten el análisis posterior.
Después de preparar los datos, procederemos a normalizarlos. La normalización es un paso importante en el clustering, ya que asegura que todas las variables contribuyan de manera equitativa al cálculo de distancias en el algoritmo de K-Means.
El siguiente paso es determinar el número óptimo de clusters utilizando el método del codo. Este método implica calcular la suma de los errores cuadráticos dentro de los clusters (WCSS) para diferentes números de clusters y elegir el número donde la disminución de WCSS empieza a ser menos pronunciada, formando un "codo" en el gráfico.
Una vez determinado el número óptimo de clusters, aplicaremos el algoritmo K-Means para realizar la segmentación. Explicaremos cómo funciona K-Means y cómo interpretar los resultados obtenidos, incluyendo los centroides de los clusters.
Para facilitar la interpretación visual de los clusters, utilizaremos PCA (Análisis de Componentes Principales) para reducir la dimensionalidad de los datos a dos componentes principales. Con Plotly, crearemos un gráfico interactivo que nos permitirá explorar la distribución de los clusters en el espacio bidimensional.
Finalmente, guardaremos los resultados de la segmentación en un archivo Excel. Este archivo incluirá el ID del cliente y el cluster al que pertenece, lo que puede ser utilizado para análisis posteriores y para desarrollar estrategias de marketing personalizadas.
*Aprenderás a:*
- Preprocesar datos y manejar valores nulos en un dataset
- Normalizar datos para una mejor agrupación
- Utilizar el método del codo para determinar el número óptimo de clusters
- Implementar el algoritmo K-Means para segmentación de clientes
- Visualizar resultados de clustering con PCA y Plotly
- Guardar resultados en un archivo Excel para análisis posterior
Este tutorial es ideal para analistas de datos, científicos de datos, profesionales de marketing y cualquier persona interesada en aprender sobre segmentación de clientes y machine learning con Python. No necesitas tener conocimientos avanzados en programación o análisis de datos para seguir este tutorial; explicamos cada paso de manera clara y detallada.
*Tags:*
#SegmentaciónDeClientes #Python #MachineLearning #DataScience #Marketing #KMeans #PCA #TutorialPython #VisualizaciónDeDatos #Plotly #AnálisisDeDatos #Clientes #Clustering
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[@2299alexander]

Hola Ivan! por favor sube videos de proyectos de ciencia de datos completos, sería genial o un curso de solo proyectos, sería genial, hay pocos tutoriales en youtube que suban proyectos completos , seria genial?

[@CodigoEspinoza]

Hola si tengo pensado subir, solo q me requiero
Mucho tiempo grabarlos y no he podido

[@2299alexander]

Profe como le contacto?