Dieser praktische Kurs vermittelt den Teilnehmern die analytischen Fähigkeiten, um das Kaufverhalten von Kunden mit Hilfe von Python und K-Means Clustering zu untersuchen, zu modellieren und zu visualisieren. In strukturierten Modulen bereiten die Teilnehmer reale Kundendaten auf, erstellen aussagekräftige Visualisierungen, analysieren die Beziehungen zwischen Variablen und werten die Ergebnisse des Clustering aus, um verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen. Beginnend mit der Datenvorverarbeitung und der Einrichtung der Umgebung organisieren die Teilnehmer Datensätze und erstellen verschiedene statistische Diagramme, darunter Kreisdiagramme, Histogramme und Geigenplots, um Kundenattribute zu interpretieren. Darauf aufbauend führt der Kurs die Teilnehmer durch die Korrelationsanalyse, Skalierung und Modellentwicklung mit dem K-Means Algorithmus. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Techniken des unüberwachten Maschinellen Lernens anzuwenden, um Kunden zu segmentieren und datengestützte Geschäftserkenntnisse aus komplexen Einkaufsdatensätzen zu formulieren.
Was Sie lernen werden
Vorverarbeitung und Organisation von Kundendaten für Clustering-Analysen in Python.
Erstellung und Anwendung von K-Means-Modellen zur effektiven Kundensegmentierung.
Visualisieren Sie Cluster und interpretieren Sie Erkenntnisse für strategische Geschäftsentscheidungen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Wärmekarten
- Kategorie: Histogramm
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
- Kategorie: Kundenanalyse
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Kundeneinblicke
- Kategorie: Statistische Visualisierung
- Kategorie: Korrelationsanalyse
Wichtige Details
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September 2025
7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 2 Module
In diesem Modul werden die Teilnehmer in die grundlegenden Schritte der Datenanalyse mit Python eingeführt. Die Teilnehmer erkunden die durchgängige Einrichtung der Projektumgebung, importieren wichtige Bibliotheken und wenden Vorverarbeitungstechniken an, um Daten für die Analyse vorzubereiten. Anhand von praktischen Visualisierungen wie Kreisdiagrammen, Histogrammen, Violinplots und Pairplots werden die Teilnehmer univariate und multivariate Datenverteilungen interpretieren. Das Modul schließt mit einer vergleichenden geschlechtsspezifischen Untersuchung des Ausgabeverhaltens ab, die es den Lernenden ermöglicht, aussagekräftige Erkenntnisse aus visuellen Mustern zu gewinnen.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Aufgaben
In diesem Modul geht es darum, durch Korrelationsanalyse und Vorhersagemodellierung aussagekräftige Muster in Kundendaten zu erkennen. Die Teilnehmer lernen, wie sie Beziehungen zwischen Variablen mithilfe von Heatmaps interpretieren, Daten für das Clustering mit K-Means vorbereiten und die resultierenden Cluster visualisieren können, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Das Modul gipfelt in der Segmentierung von Kunden auf der Basis von Verhaltens- und finanziellen Attributen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben
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