Développer un modèle de clustering qui segmente les clients / utilisateurs / usagers en groupes homogènes basés sur leurs comportements d’achat/d'utilisation, interactions, et autres métriques pertinentes.
🛠️ Fonctionnalités requises
🗃️ Collecte et préparation des données :
Agréger et préparer les données clients / utilisateurs / usagers pour l’entraînement du modèle.
🤖 Entraînement du modèle :
Sélectionner et entraîner un modèle de clustering approprié (K-Means, DBSCAN, Agglomerative Clustering, etc.).
Optimiser le nombre de clusters et valider la cohérence des segments.
📊 Visualisation des résultats :
Développer des visualisations (comme des graphiques, des tableaux de bord) pour interpréter les résultats du clustering.
Les données personnelles sont sensibles; il faut respecter les régulations relatives à la protection des données (RGPD).
🎯 Objectif
🛠️ Fonctionnalités requises
🗃️ Collecte et préparation des données :
🤖 Entraînement du modèle :
📊 Visualisation des résultats :
Les données personnelles sont sensibles; il faut respecter les régulations relatives à la protection des données (RGPD).