Ce cours pratique permet aux apprenants d'acquérir les compétences analytiques nécessaires pour explorer, modéliser et visualiser le comportement d'achat des clients à l'aide de Python et du clustering K-moyennes. A travers des modules structurés, les apprenants prépareront des données clients réelles, construiront des visualisations significatives, analyseront les relations entre les variables et évalueront les résultats du clustering pour en tirer des informations commerciales exploitables. En commençant par le Prétraitement des données et la configuration de l'environnement, les apprenants organiseront des ensembles de données et construiront divers graphiques statistiques, y compris des diagrammes circulaires, des histogrammes et des diagrammes en violon, pour interpréter les attributs des clients. Sur cette base, le cours guide les apprenants dans l'analyse de corrélation, la mise à l'échelle et le développement de modèles à l'aide de l'algorithme K-Moyennes. Enfin, les apprenants visualiseront les groupes de clients et évalueront le comportement d'achat pour soutenir la segmentation stratégique et les décisions de marketing personnalisées. À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure d'appliquer des techniques d'apprentissage automatique non supervisé pour segmenter les clients et formuler des idées commerciales axées sur les données à partir d'ensembles de données d'achat complexes.