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.