Кластеризация / Разбор задачи по Data Science: Сегментация клиентов

Рет қаралды 10,525

Күн бұрын

Регистрируйтесь и используйте объектное хранилище Selectel для хранения неструктурированных данных. Первый месяц - бесплатно: slc.tl/0mt81
-----------------------------------------------
Курс по Data Science набор на 4 поток pymagic.ru
Код из видео на python boosty.to/miracl6/posts/9c182...
Таймкоды:
00:00 Кластеризация клиентов
00:41 Разница между кластеризации и классификацией
01:25 Курс по Data Science. Требования к поступлению
03:16 Разбор данных о клиентах
04:04 Объектное хранилище Selectel
06:15 Добавление новых признаков в датасет. Предварительный анализ данных (статистики)
09:48 Методы снижения размерности (PCA, T-SNE, UMAP)
13:22 KMeans. Как правильно подбирать число кластеров
16:09 Интерпретация результатов KMeans
17:46 Spectral Clustering
18:15 Пример, когда не релевантно ориентироваться при кластеризации только на проекции сжатых данных
19:10 Agglomerative Clustering
20:37 Интерпретация результатов Agglomerative Clustering
21:17 Выводы, рекомендации для бизнеса
#DataScience #python
-----------------------------------------------
Мое сообщество ВКонтакте pymagic
Telegram t.me/pymagic

Пікірлер: 40

@user-sn1qp2xq8l Жыл бұрын

Большое спасибо! Очень наглядно и все по сути! Побольше бы таких видео, по возможности.

@aldargarmaev5990 Жыл бұрын

Спасибо за разборы! Лучший формат для изучения задач

@user-ij1lb3np1x Жыл бұрын

Как же этого видоса не хватало две недельки назад при выполнение тестового задания с собеседования) Спасибо!

@puzzlo_2 Жыл бұрын

как всё со стороны просто и ужасаюсь, как будет всё сложно, если самому туда окунуться ). спасибо за видео !

@spraysferry9841 7 ай бұрын

Я только начинаю свой путь в дата сайнс. Спасибо за ваш труд и за то что делаете такие видео!

@aleksgor1408 Жыл бұрын

Спасибо, хороший разбор. Больше нигде таких полезных разборов не видел, четких. И столько всего интересного, код красивый, визуализации )). ПРям кайф, еще больше начинаешь любить ds. Жаль что уже другой курс купил. Интересно даже, что же в полном курсе. Продолжайте еще разборы интересные делать.

@Ruslanurie Жыл бұрын

Круто! Есть и предобработка и создание фичей и разные модели и анализ и визуализация. И всё в одном видео. Спасибо)

@old-empire Жыл бұрын

Офигенно!

@user-kt4sp5il7i 5 ай бұрын

Отличное объяснение, спасибо за контент!

@mikekertser5384 Жыл бұрын

Очень интересное видео! Спасибо! :)

@oeaoo Жыл бұрын

Учитывая что я в анной теме технологически близок к нулю (но понимаю математику и статистику) было очень интересно. Когда-то игрался с R для анализа логов, чем-то напомнило. Ну, и универ, конечно. Спасибо и успехов!

@user-yb3dk1cj6p Жыл бұрын

Приятно слушать)

@user-uw3vb6co1g Жыл бұрын

С первого раза раза (пару месяцев назад) не понял чем кластеризация отличается от классификации, а щас как понял!

@tanyavasileva1232 Жыл бұрын

Большое спасибо за видос и за гитхаб

@user-kt4sp5il7i 5 ай бұрын

Добрый день! Поделитесь пожалуйста файлом "utils" , нигде не могу найти😊

@user-sj9mb7io9j Жыл бұрын

Тот самый момент когда нифига не понятно (человеку который мат. анализ и высшую алгебру проходил в универе, а так же плотно общался с людьми, которые в 90е-00е реализовывали програмно и кластеризацию и снижение размерности) - но благодаря лёгкому и понятному стилю изложения - очень интересно. Т.е. с одной стороны сложно, а с другой стороны понимаешь что это вполне познаваемо. С одной стороны практическая рекомендация, с другой - источник вдохновения. Спасибо.

@user-kt4sp5il7i 5 ай бұрын

Анастасия Добрый день! Как попасть к вам на курс? Так же хотел спросить про "utils", не могу найти файл га Гите)

@mwave3388 Жыл бұрын

Привет. Использовала кластеризацию для feature engineering?

@aijedi45 Жыл бұрын

Есть ли смысл использовать автоэнкодер для снижения размерности?

@dimitribolt6006 Жыл бұрын

Аааа... ну это же надо, так говорить абсолютно неверные вещи с таким уверенным видом.... Преподаватель математики этой барышни наверное готов совершить самоубийство от стыда, что вырстил такого специалиста. По сути: Все приведенные методы могут работать исключительно с Euclidean and metric расстояниями между измерениями (прошу прощения, я не знаю как это правильно называется в русскоязычной терминологии). В частности в любом учебнике на первой же странице написано, что K-Means выдаст неинтерпретируемую фигню на категориальных данных. (Для критиков: какую-бы distance matrix мы не посторили на категориальных данных, например самую простую Gower’s distance (or similarity) они будут nonEuclidean and nonMetric. На обывательском языке на примере census (девушка употребляет термин СоцДем): невозможно сказать, кто из "single" или "divorced" ближе к "married" - нет такой евклидовой меры) Коллеги - читайте учебники (и очнень желательно оригинальные англоязычные). Такие курсы-лекции нанесут вашей квалификации непоправимый вред!

@dimitribolt6006 Жыл бұрын

@@miracl6 😀

@user-qo7yu5qk1u Жыл бұрын

Спасибо за видео! Как раз мучалась с валидацией количества кластеров. Очень помог силуэт :) спойлер: все плохо, надо крутить дальше Вопрос: есть ли датасеты, которые невозможно качественно/нормально/адекватно кластеризовать? У меня 10 признаков и все одинаково важны 🥲

@user-qo7yu5qk1u Жыл бұрын

@@miracl6 спасибо большое! :)

@user-qw5ii4dm7n 7 ай бұрын

женщина ты кто ? ты молодец )))))

@user-lu9rg8yj7k Жыл бұрын

Главное запомнить пару слов, успех обеспечен. Регрессия кластеризации пердиманокля:-)

@lestail Жыл бұрын

Можно обновленную ссылку на github

@user-vb2gq7rn3c Жыл бұрын

Страница с гитхаба не открывается...

@vitaliibali Жыл бұрын

а еще самые богатые больше пьют вина и больше едят мяса

@user-hr3lj2zw9p Жыл бұрын

Как все сложно....

@user-hr3lj2zw9p Жыл бұрын

@@miracl6 , конечно, лишь как гуманитарию нужно интегралы изучить и ещё несколько разделов высшей математики. 😎

@dmitrypetrov3052 Жыл бұрын

@@user-hr3lj2zw9p так-то интегралы ещё в школе изучают, а математика в DS довольно простая: 1-2 курс технического вуза и далеко не в полном объёме.

@user-hr3lj2zw9p Жыл бұрын

@@dmitrypetrov3052 , у меня юридический ВУЗ был, сейчас считаю только пени, госпошлину, очень редко налоги. Что в школе было уже не помню - давно это было. Посмотрел кое-что в интернете про интегралы, что-то общее понял, но глубоко пока не вникал.

@dmitrypetrov3052 Жыл бұрын

@@user-hr3lj2zw9p можно поглядеть шпаргалку по математике для DS от Яндекса: drive.google.com/file/d/1FCy0VSid9VO4oSZAXx80x4eGGG32J-33/view

@user-hr3lj2zw9p Жыл бұрын

@@dmitrypetrov3052 , странно, что Яндекс МФТИ в конспекте колонтитулы указаны. И странно, что комментарий тут оставлял и он исчез.