تقسيم السوق باستخدام خوارزمية K-Means لتحليل سلوك العملاء

يهدف هذا المشروع إلى تقسيم العملاء في السوق إلى مجموعات مختلفة بناءً على سلوكهم وخصائصهم الشرائية باستخدام خوارزمية K-Means للتجميع. يساعد تقسيم السوق الشركات في تخصيص استراتيجيات التسويق وتحسين استهداف العملاء بناءً على أنماطهم المختلفة.

يتضمن المشروع:

تنظيف البيانات ومعالجتها لضمان الدقة والجودة.

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لاكتشاف الأنماط والارتباطات بين العوامل المختلفة.

تطبيق خوارزمية K-Means لتقسيم العملاء إلى مجموعات متشابهة بناءً على متغيرات مثل الإنفاق، التكرار، ونوع المنتجات المشتراة.

تقييم أداء التجميع باستخدام قياسات مثل Silhouette Score.

تصور النتائج باستخدام Matplotlib و Seaborn لفهم كل مجموعة من العملاء بسهولة.

التقنيات المستخدمة:

Python

Pandas & NumPy لمعالجة البيانات

Matplotlib & Seaborn لتصور البيانات

Scikit-Learn لتطبيق خوارزمية K-Means وتحليل النتائج