Comparer différents algorithmes de clustering afin de segmenter les clients d'un site de e-commerce dans le but d'établir leurs profils de consommation et ainsi pourvoir développer et adapter une stratégie de marketing et de communication ciblée.
1- interroger la base de données clients à l'aide de requêtes SQL
2- feature engineering et scoring RFM (Montant/Fréquence/Récecnce)
3- tester et comparer différents algorithmes de clustering : - k-means clustering - agglomerative clustering - density clustering
4- évaluer la dérive temporelle des clusters obtenus avec l'algorithme le plus performant
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SQL
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Scoring RFM
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K-means / dendogramme / DBSCAN
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dérive temporelle et maintenance d'un modèle de clustering