grknc / Customer-Segmentation-Analysis

K-Means kümele yöntemine uygun olarak yapılmış bir müşteri segmentasyon projesi

Müşteri Segmentasyonu Projesi

Genel Bakış

Bu proje, MallCustomer.csv veri setindeki müşteri verilerini kullanarak müşteri segmentasyonu gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır. Keşifsel Veri Analizi (EDA) ve segmentasyon modelleri kullanarak, müşterileri hedefli pazarlama stratejileri ve geliştirilmiş müşteri hizmetleri için ayrı gruplara ayıracağız.

Veri Seti

MallCustomer.csv veri seti, Müşteri ID, cinsiyet, yaş, yıllık gelir ve harcama puanı gibi müşteri özelliklerini içermektedir.

Dosya Yapısı

• eda/: MallCustomer veri setinin Keşifsel Veri Analizi için Python scriptlerini içerir.
• segment_model/: Müşteri segmentasyon modellerinin geliştirilmesi ve doğrulanması için Python scriptlerini içerir.

Keşifsel Veri Analizi (EDA)

EDA süreci şunları içerir:

1. Veri Analizi
2. Veri Görselleştirme
3. İstatistiksel Analiz

Segmentasyon Modeli

Segmentasyon modeli, kümeleme teknikleri kullanılarak geliştirilecektir. Süreç şunları içerir:

1. Özellik Seçimi: Segmentasyon için ilgili özelliklerin belirlenmesi.
2. Model Seçimi: K-Means, Hiyerarşik Kümeleme vb. farklı kümeleme algoritmalarının değerlendirilmesi.

Kurulum

Proje ortamını ayarlama talimatları.

Dockerfile

Projemizde .src/ dosyası altındaki segmentasyon_model.py dosyası dockerfile üzerinden katmanlandı.

GitHub Actions

Projenin .github/workflows klasöründe, GitHub Actions için otomasyon senaryoları bulunur. Bu bölümde, bu senaryoların ne işe yaradığı ve nasıl kullanıldığına dair açıklamalar yer alabilir.

Kullanım

EDA scriptlerini ve model eğitimini/testini çalıştırma yönergeleri.

Katkıda Bulunma

Lisans