Módulo 4 - Parte 1: IA -Algoritmos Classificadores - k-Means

Olá amigos da IA e do ML! Hoje abordaremos nossa primeira aula envolvendo algoritmos de ML e para começar escolhemos um algoritmo muito popular quando o assunto é classificação de dados: o K-Means. Nesta aula nós aprenderemos como usar este algoritmo para separar os clientes de uma base de dados segundo o modelo RFV (Recência, Frequência, Valor), muito popular no mundo dos sistemas de CRM.

Fonte: SciKit-Learn.org

O modelo RFV, usando regras previamente determinadas, busca classificar os clientes quanto à sua Recência, isto é, quando foi a sua última compra, gerando um índice R. Em seguida, classificam os mesmos clientes quanto ao número de vezes que compraram desde que fizeram a primeira compra até hoje, gerando o índice F. Por último, se computa o quanto o cliente gastou e o quanto isto representa do total. Se separam os 10% clientes que mais gastaram, os seguintes os 40% e os últimos 50%, gerando o índice V. A soma dos três índices vai dar a classe RFV do cliente, variando de AAA até CCC. Depois é só aplicar as regras de negócio para apontar qual cliente é VIP, Novo, Inativo, etc.

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Módulo 4 - Parte 1 - IA - Algoritmos Classificadores.ipynb

Você também vai precisar deste arquivo:

• Módulo 4 - Parte 1 - IA - Algoritmos Classificadores - Dados Completos.csv
  

Opcionalmente, se achar interessante, esta planilha contém a memória da origem de todos os dados e dos cálculos determinísticos para a matriz RFV:

• Módulo 4 - Parte 1 - IA - Algoritmos Classificadores - Planilha Original.xlsx

Não custa lembrar que todos estes arquivos também estão disponíveis para download na área de downloads do site da COGИITIVA.

Boa sorte e siga aprendendo, sempre!

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