Data science
Repository GitHubSegmentarea clienților unui centru comercial
Segmente de clienți explorate prin analiză reproductibilă, rapoarte comparative și un dashboard interactiv.
Rezumat
Proiectul explorează grupurile de clienți prin K-Means și PCA, menținând analiza reproductibilă în Python și R. Rapoartele păstrează rezultatele, iar interfața FastAPI și React permite rularea și inspectarea procesului.
De la date despre clienți la segmente interpretabile
Set de date
Atributele clienților intră în flux
Pregătire
Python și R curăță și scalează datele
Clustering
K-Means și PCA evidențiază grupurile
Rapoarte
Rezultatele generate păstrează fiecare analiză
Dashboard
Interfața rulează și prezintă rezultatele
Ce gestionează sistemul
Combină clustering, PCA, generare de rapoarte și un dashboard web pentru analiză reproductibilă.
Tehnologie
Stack
Domenii
Concluzii
- Același obiectiv analitic în Python și R face fluxurile ușor de comparat.
- PCA ajută vizualizarea, iar atributele originale ale clienților oferă sens fiecărui segment.
- Dashboardul face analiza repetabilă, iar rapoartele păstrează parametrii și rezultatele folosite.
Vrei să inspectezi implementarea?
Repository-ul conține codul sursă, instrucțiunile de configurare și istoricul dezvoltării.