Sobre mí

Hola, soy Jhozmer Ramírez! 👋, les presento el desafío 2 (Esencia del Cliente) propuesto por Alura Latam en el BootCamp "Data Science and Machine Learning".

Habilidades en este proyecto

Python : Numpy, Pandas, Matplotlib, StandardScaler, KMeans, silhouette_score, davies_bouldin_score, calinski_harabasz_score

Título del Proyecto

Esencia del Cliente

Propuesto por Alura Latam y ORACLE "ONE OracleNextEducation"

Canuto-Developer

Copyright ©Octubre 2023 - Jhozmer Ramírez

GitHub: issues: forks: stars: License:

Índice 🔖

• Sobre mí
• Habilidades en este proyecto
• Título del Proyecto
• Descripción
• Pre-requisitos
• Construido con
• Colaboradores
• Versionado
• Mejoras
• Autor
• Gracias por visitar mi repositorio

Descripción

_Este proyecto contiene un código en Python que lleva por nombre "Esencia del Cliente", que tiene por finalidad apoyar a una cadena de supermercados "Universal Food"en busca comprender cómo mejorar la relación con sus clientes, entendiendo sus hábitos de compra, para ofrecerles un servicio de mayor calidad. El objetivo es proporcionarles una experiencia de compra más personalizada, rápida y efectiva.

Los pasos sugeridos para solucionar este desafío, los enumeramos a continuación:

1. Configuración del ambiente: En este desafío puedes continuar usando Google Colaboratory, sin embargo, recuerda que puedes utilizar el editor Python de tu preferencia. sólo asegúrate de tener Python 3.x instalado en tu computadora. También necesitarás instalar algunas librerías de Python que son esenciales para este proyecto, como Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, etc.

2. Obtención y transformación de los datos: Para obtener los datos necesarios para desarrollar el proyecto, vamos a habilitar los links para la descarga. Esta base de datos está en inglés, entonces debes adaptarla para que quede en español, de modo que puedas comprender mejor tus datos.

3. Exploración de los datos: Con tu dataset para el análisis preparado, podrás emplear las bibliotecas Matplotlib y Seaborn para generar algunas visualizaciones que te permitan entender la composición de tu dataset, evaluar la distribución entre las variables, y realizar algunas comparaciones, entre otras operaciones.

4. Preprocesamiento y obtención de features: Aquí debes tomar variables categóricas y buscar algún mecanismo de codificación para que el algoritmo de clusterización pueda entender el conjunto de datos que será procesado. Adicionalmente, debes reducir la dimensionalidad de tu dataset seleccionando los atributos que mejor representan el conjunto de datos, y finalmente traer todos los datos a la misma escala mediante una estandarización de los mismos.

5. Validación de los clusters: Aquí pondrás a prueba todo tu potencial como científico de datos, pues vas a realizar una serie de experimentos: Vas a variar el número de clusters, evaluar su estructura, y su estabilidad aplicando diversas métricas de validación. Tras hallar la mejor configuración para tus clusters, procederás a instanciarlo.

6. Análisis e interpretación de clusters: Aquí es donde aplicarás todas tus competencias analíticas para describir los hallazgos en cada uno de los clusters generados, y así plantear posibles estrategias para mejorar la experiencia de los clientes.

En este proyecto se hace uso de las librerías Pandas, Numpy, Matplotlib y Seaborn en junción con una de las principales bibliotecas para el Machine Learning: Scikit-Learn.

Pre-requisitos

• Python 3.0 o superior
• Datos en este cuaderno (Notebook Colab Jupyter)

Construido con

• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• sklearn
• sklearn.cluster
• sklearn.metrics
• StandardScaler
• KMeans
• silhouette_score
• davies_bouldin_score
• calinski_harabasz_score
• Boxplot

Colaboradores

Alejarp78

Versionado

Versión Final 1.0

Mejoras

La esencia del Cliente posee métricas utilizando la segmentación de los productos o del comportamiento de compra de los clientes, que permiten obtener análisis que pueden ser usados en codificación del aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los modelos y en consecuencia apoyar a la red de supermercados para que ofrezcan una mejor experiencia al cliente.

Autor

• | [Jhozmer Ramírez (@Alejarp78)] |
• 
  _{Jhozmer Ramírez} |

Gracias por visitar mi repositorio

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Copyright © 2024 Alejarp78

Página generada el 19 de enero del 2024 por Jhozmer A. Ramírez P. Versión 1.0, Mérida-Venezuela.