Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Customer Segmentation in Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 03, 2026

Learn how to segment customers in Python.

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonData Manipulation4 giờ17 video55 Bài tập4,400 XP21,595Giấy Chứng Nhận Thành Tích

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty

Đào tạo 2 người trở lên?

Thử DataCamp for Business

Mô tả khóa học

The most successful companies today are the ones that know their customers so well that they can anticipate their needs. Data analysts play a key role in unlocking these in-depth insights, and segmenting the customers to better serve them. In this course, you will learn real-world techniques on customer segmentation and behavioral analytics, using a real dataset containing anonymized customer transactions from an online retailer. You will first run cohort analysis to understand customer trends. You will then learn how to build easy to interpret customer segments. On top of that, you will prepare the segments you created, making them ready for machine learning. Finally, you will make your segments more powerful with k-means clustering, in just few lines of code! By the end of this course, you will be able to apply practical customer behavioral analytics and segmentation techniques.

Điều kiện tiên quyết

Supervised Learning with scikit-learn

1

Cohort Analysis

In this first chapter, you will learn about cohorts and how to analyze them. You will create your own customer cohorts, get some metrics and visualize your results.

Introduction to cohort analysis

How many customers acquired?

Cohort analysis

Assign daily acquisition cohort

Calculate time offset in days - part 1

Calculate time offset in days - part 2

Cohort metrics

Customer retention

Calculate retention rate from scratch

Calculate average price

Visualizing cohort analysis

Visualize average quantity metric

Bắt Đầu Chương

2

Recency, Frequency, and Monetary Value Analysis

In this second chapter, you will learn about customer segments. Specifically, you will get exposure to recency, frequency and monetary value, create customer segments based on these concepts, and analyze your results.

Recency, frequency, monetary (RFM) segmentation

Calculate spend quartiles (q=4)

Calculate recency deciles (q=4)

Calculating RFM metrics

Largest frequency value

Calculate RFM values

Building RFM segments

Calculate 3 groups for recency and frequency

Calculate RFM Score

Analyzing RFM table

Find average value for RFM score segment

Creating custom segments

Analyzing custom segments

Bắt Đầu Chương

3

Data Preprocessing for Clustering

Once you created some segments, you want to make predictions. However, you first need to master practical data preparation methods to ensure your k-means clustering algorithm will uncover well-separated, sensible segments.

Data preprocessing

Assumptions of k-means

Calculate statistics of variables

Managing skewed variables

Detect skewed variables

Manage skewness

Centering and scaling data

Center and scale manually

Center and scale with StandardScaler()

Pre-processing pipeline

Visualize RFM distributions

Pre-process RFM data

Visualize the normalized variables

Bắt Đầu Chương

4

Customer Segmentation with K-means

In this final chapter, you will use the data you pre-processed in Chapter 3 to identify customer clusters based on their recency, frequency, and monetary value.

Practical implementation of k-means clustering

Run k-means

Assign labels to raw data

Choosing the number of clusters

Calculate sum of squared errors

Plot sum of squared errors

Profile and interpret segments

Prepare data for the snake plot

Visualize snake plot

Calculate relative importance of each attribute

Plot relative importance heatmap

End-to-end segmentation solution

Pre-process data

Calculate and plot sum of squared errors

Build 4-cluster solution

Analyze the segments

Final thoughts

Bắt Đầu Chương

Customer Segmentation in Python

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng Ký Ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Customer Segmentation in Python ngay hôm nay!

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.