Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

Klantsegmentatie in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 03-2026
Leer hoe je klanten kunt segmenteren in Python.
Start Cursus Kosteloos
PythonData Manipulation
4 u
17 videos
55 Opdrachten
4,400 XP
21,695
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

De meest succesvolle bedrijven van vandaag kennen hun klanten zo goed dat ze hun behoeften kunnen voorspellen. Data-analisten spelen een sleutelrol bij het ontsluiten van deze diepgaande inzichten en het segmenteren van klanten om ze beter te bedienen. In deze cursus leer je praktijkgerichte technieken voor klantsegmentatie en gedragsanalyse, met een echte gegevensset met geanonimiseerde klanttransacties van een online retailer. Je voert eerst cohortanalyse uit om klanttrends te begrijpen. Daarna leer je hoe je klantsegmenten bouwt die makkelijk te interpreteren zijn. Bovendien maak je de segmenten die je hebt gemaakt klaar voor Machine Learning. Tot slot maak je je segmenten krachtiger met k-means clustering, in slechts een paar regels code! Aan het einde van deze cursus kun je praktische technieken voor klantgedragsanalyse en segmentatie toepassen.

Vereisten

Supervised Learning with scikit-learn
1

Cohortanalyse

In dit eerste hoofdstuk leer je wat cohorts zijn en hoe je ze analyseert. Je maakt je eigen klantcohorts, haalt statistieken op en visualiseert je resultaten.
Hoofdstuk beginnen
2

Analyse van recency, frequency en monetary value

In dit tweede hoofdstuk leer je over klantsegmenten. Je maakt kennis met recency, frequency en monetary value, maakt klantsegmenten op basis van deze concepten en analyseert je resultaten.
Hoofdstuk beginnen
4

Klantsegmentatie met k-means

In dit laatste hoofdstuk gebruik je de gegevens die je in hoofdstuk 3 hebt voorbewerkt om klantclusters te identificeren op basis van hun recency, frequency en monetary value.
Hoofdstuk beginnen
Klantsegmentatie in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Klantsegmentatie in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play