Análisis de Clúster y Segmentación de clientes

Aprende a Segmentar usuarios a travez de K-means y Dendrogramas en Python

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Lo que aprenderás

  • Aprender como crear Clusters
  • Introducción teórica al algoritmo de K-means
  • Optimizar el número de clusters
  • Conceptos básicos sobre segmentación
  • Aprender sobre clusters Jerarquicos
  • Como interpretar un Cluster
  • Realizar grafico de dendrograma
  • Aplicar conocimientos en Python
  • Medidas de distancia y medidas de similitud
  • Graficos Pairplot

Requisitos

  • Conocimientos basicos en Python
  • Conocimeinto basico de estadistica

Descripción

El análisis cluster es un conjunto de técnicas multivariantes utilizadas para clasificar a un conjunto de individuos en grupos homogéneos. Pertenece, al igual que otras tipologías y que el análisis discriminante al conjunto de técnicas que tiene por objetivo la clasificación de los individuos

Los clusters mejoran la ventaja competitiva de las empresas en tres aspectos fundamentales: incrementan su productividad; aumentan su capacidad para innovar y reducen sus costes, todo ello gracias a la posibilidad de compartir recursos, capacidades, experiencias y conocimientos.

Cuando varias empresas crean un clúster, pueden tener diferentes objetivos, pero siempre han de identificar al menos un objetivo común en alguna de estas ramas: Negocio o I+D.

Objetivos más habituales relacionados con el Negocio:

  • Tener o querer targets comunes. Gracias a la agrupación de las empresas pueden aumentar la probabilidad de venta y disminuir la competencia en el mercado.
  • Acceder a mercados comunes, principalmente internacionales o de difícil acceso. Al unir fuerzas, las empresas pueden acceder a mercados con mayor rapidez o que serían inviables si entraran individualmente.
  • Compartir actividades y costes promocionales
  • Reducir costes, gracias a la posibilidad de compartir recursos, capacidades y conocimientos.
  • Aumentar ventas. Gracias a la unión, pueden abarcar proyectos de mayor envergadura y acceder a algunos que de otra manera no sería posible.

¿Para quién es este curso?

  • Data Science
  • Analistas de Modelos
  • Analista de Negocios
  • Analista de Inteligencia Comercial
  • Analista de Retails
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