تحلیل داده مشتریان با ‏Clustering

پروژه: تحلیل خوشه‌بندی (Clustering) داده‌های مشتریان برای شناسایی الگوهای رفتاری و بخش‌بندی بازار مخاطب هدف: متخصصین داده‌کاوی، دانشمندان داده، تحلیل‌گران داده، برنامه‌نویسان پایتون/R 1. خلاصه پروژه: هدف این پروژه، انجام تحلیل خوشه‌بندی پیشرفته روی داده‌های مشتریان به منظور شناسایی گروه‌های همگن و کشف الگوهای پنهان در رفتار مشتریان است. خروجی این تحلیل باید منجر به بخش‌بندی دقیق مشتریان شده و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتریان را امکان‌پذیر کند. 2. اهداف اصلی پروژه: بخش‌بندی مشتریان: شناسایی گروه‌های مختلف مشتریان بر اساس ویژگی‌های رفتاری و جمعیت‌شناختی کشف الگوهای پنهان: شناسایی روندها و الگوهای نامشخص در داده‌های مشتریان تهیه پروفایل مشتریان: ایجاد پروفایل‌های دقیق برای هر خوشه شناسایی شده ارائه راهکارهای عملی: تبدیل نتایج تحلیلی به راهکارهای قابل اجرای کسب‌وکار 3. مراحل اجرای پروژه: الف) مرحله آماده‌سازی داده‌ها: جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌های مشتریان از منابع مختلف پاک‌سازی داده‌ها (حذف مقادیر缺失، رفع خطاها) تبدیل و استانداردسازی متغیرها مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای استخراج ویژگی‌های جدید ب) مرحله تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA): تحلیل توصیفی متغیرها بررسی همبستگی بین ویژگی‌ها شناسایی outlierها مصورسازی داده‌ها ج) مرحله خوشه‌بندی: الگوریتم‌های پیشنهادی: K-Means Clustering Hierarchical Clustering DBSCAN Gaussian Mixture Models تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها (با استفاده از Elbow Method, Silhouette Analysis) اجرای چندین الگوریتم و مقایسه نتایج د) مرحله تفسیر و اعتبارسنجی نتایج: تحلیل ویژگی‌های هر خوشه نام‌گذاری خوشه‌ها بر اساس ویژگی‌های شاخص اعتبارسنجی نتایج از طریق معیارهای مختلف مصورسازی خوشه‌ها (PCA, t-SNE) 4. داده‌های مورد نیاز: داده‌های جمعیت‌شناختی: سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی داده‌های رفتاری: تاریخچه خرید، ارزش خرید، تعداد تراکنش‌ها داده‌های تعامل: بازدید از سایت، تعامل با کمپین‌ها، feedback سایر داده‌ها: محصولات خریداری شده، کانال خرید، RFM metrics 5. خروجی‌های قابل تحویل: الف) گزارش تحلیلی جامع: توضیح روش‌شناسی مورد استفاده تفسیر نتایج خوشه‌بندی پروفایل‌سازی هر خوشه (Customer Personas) نمودارها و مصورسازی‌های حرفه‌ای ب) فایل‌های فنی: کدهای کامل پایتون/R دیتاست نهایی با برچسب خوشه‌ها مستندات فنی پروژه ج) ارائه نتایج: ارائه خلاصه مدیریتی (Executive Summary) راهکارهای عملی برای هر بخش مشتریان پیشنهادات استراتژیک برای بازاریابی و فروش 6. تکنولوژی‌های پیشنهادی: زبان‌های برنامه‌نویسی: Python (پیشنهاد اول) یا R کتابخانه‌های اصلی: Pandas, NumPy برای پردازش داده Scikit-learn برای الگوریتم‌های clustering Matplotlib, Seaborn, Plotly برای مصورسازی Scipy برای تحلیل‌های آماری ابزارها: Jupyter Notebook, Google Colab 7. معیارهای موفقیت پروژه: کیفیت خوشه‌بندی (Silhouette Score ≥ 0.5) قابلیت تفسیرپذیری نتایج کاربردی بودن نتایج برای کسب‌وکار دقت در شناسایی الگوهای رفتاری