customer_segmentation's Introduction

Customer Segmentation using K-Means Algorithm

Nama : Rahmat Fajri
Email : [email protected]
Portofoli

Project ini menggunakan data customer dari automobile company yang berencana memasuki pasar baru dengan menggunakn produk mereka yang telah ada. Pada project ini akan dilakukan customer segmentation untuk mengidentifikasi customer baru yang potensial.

Data Cleansing

Langkah-langkah yang akan dilakukan adalah:

Mengatasi data-data yang memiliki missing values dengan metode imputation
Mengatasi outlier atau pencilan dengan menggunakan metode interquartile range (IQR)

Exploratory Data Analysis

Numerical Columns

Categorical Columns

Data PreProcessing

Menghapus columns yang tidak dibutuhkan dalam pembuatan model
Melakukan decimal scaling untuk kolom numerik
Melakukan encoding data untuk kolom kategorik

Implemented K-Prototypes Algorithm to do Customer Segmentation

Measuring Cluster Criteria

Identify Segment for Each Customer

Conclusion

Berdasarkan pemodelan yang telah dilakukan dengan menggunakan metode algoritma K-Prototypes diperoleh 5 cluster customer, yaitu:

Cluster 0: isi cluster ini didominasi oleh para pekerja seni yang telah menikah dan yang memiliki spending score average.
Cluster 1: isi cluster ini didominasi oleh para pekerja dibidang hukum yang memiliki umur diatas 60 tahun dan telah menikah dengan spending score high.
Cluster 2: isi cluster ini didominasi oleh para pelajar dan mahasiswa yang belum menikah dengan spending score low
Cluster 3: isi cluster ini didominasi oleh customer perempuan yang belum menikah dengan spending score low
Cluster 4: isi cluster ini didominasi oleh customer yang sudah menikah dengan spending score average

Recommend Projects