Retail Customer Segmentation (Category-wise KMeans)

في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات العملاء بهدف تقسيمهم إلى مجموعات مختلفة بناءً على سلوكهم الشرائي. تم تنفيذ التحليل باستخدام Python وتقنيات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط داخل البيانات وتحويلها إلى رؤى تساعد الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل.

شمل المشروع تنظيف البيانات، إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، ثم تطبيق خوارزميات التجميع مثل K-Means لتحديد مجموعات العملاء المختلفة. كما تم استخدام تقنيات تقليل الأبعاد مثل PCA لتحسين فهم توزيع البيانات بصريًا.

تم بعد ذلك تحليل خصائص كل مجموعة من العملاء واستخراج توصيات تساعد الشركات في تحسين استراتيجيات التسويق واستهداف العملاء بشكل أكثر دقة.

الأدوات المستخدمة:

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Matplotlib / Seaborn

Machine Learning