NoeldVisard / Data-Analysis-Customer-Personality-

О датасете

Анализ личности клиента - это детальный анализ идеальных клиентов компании. Это помогает бизнесу лучше понимать своих клиентов и облегчает им модификацию продуктов в соответствии с конкретными потребностями, поведением и проблемами различных типов клиентов.

Анализ личности клиента помогает бизнесу модифицировать свой продукт на основе целевых клиентов из различных типов клиентских сегментов. Например, вместо того, чтобы тратить деньги на продвижение нового продукта каждому клиенту в базе данных компании, компания может проанализировать, какой сегмент клиентов с наибольшей вероятностью купит продукт, а затем продавать продукт только в этом конкретном сегменте.

Содержание. Атрибуты

People

• ID: Customer's unique identifier
• Year_Birth: Customer's birth year
• Education: Customer's education level
• Marital_Status: Customer's marital status
• Income: Customer's yearly household income -Kidhome: Number of children in customer's household
• Teenhome: Number of teenagers in customer's household
• Dt_Customer: Date of customer's enrollment with the company
• Recency: Number of days since customer's last purchase
• Complain: 1 if the customer complained in the last 2 years, 0 otherwise

Products

• MntWines: Amount spent on wine in last 2 years
• MntFruits: Amount spent on fruits in last 2 years
• MntMeatProducts: Amount spent on meat in last 2 years
• MntFishProducts: Amount spent on fish in last 2 years
• MntSweetProducts: Amount spent on sweets in last 2 years
• MntGoldProds: Amount spent on gold in last 2 years

Promotion

• NumDealsPurchases: Number of purchases made with a discount
• AcceptedCmp1: 1 if customer accepted the offer in the 1st campaign, 0 otherwise
• AcceptedCmp2: 1 if customer accepted the offer in the 2nd campaign, 0 otherwise
• AcceptedCmp3: 1 if customer accepted the offer in the 3rd campaign, 0 otherwise
• AcceptedCmp4: 1 if customer accepted the offer in the 4th campaign, 0 otherwise
• AcceptedCmp5: 1 if customer accepted the offer in the 5th campaign, 0 otherwise
• Response: 1 if customer accepted the offer in the last campaign, 0 otherwise

Place

• NumWebPurchases: Number of purchases made through the company’s website
• NumCatalogPurchases: Number of purchases made using a catalogue
• NumStorePurchases: Number of purchases made directly in stores
• NumWebVisitsMonth: Number of visits to company’s website in the last month

Для анализа датасета мы:

1. Изучили исходные данные
2. Использовали EDA
3. Визуализировали данные
4. Определили выбросы, удалили их
5. Сделали выводы
6. Проработали пустые значения
7. Исключили неподходящие под целевую категорию данные
8. Использование KMeans, кластеризации
9. RFM