気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
qiita.com/NobuYoshiエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Pythonでマーケティング分析① 顧客分析（デシル分析, RFM分析） - Qiita
はじめに マーケティングの分析手法について、Pythonで実際のデータを触りながら学びたいと思い、その学... はじめに マーケティングの分析手法について、Pythonで実際のデータを触りながら学びたいと思い、その学習記録を残す目的で記事を書きました。今回は顧客分析手法のデシル分析とRFM分析になります。 使用データ Kaggleで公開されているOnline Retail Data Setを使用します。 実行環境 Google Craboratoryで動かしています。Pythonと各ライブラリのバージョンは以下の通りです。 Python: 3.6.9 Numpy: 1.19.4 Pandas: 1.1.5 Matplotlib: 3.2.2 Seaborn: 0.11.0 Scikit-learn: 0.22.2.post1 顧客のセグメント分析概要 顧客をある特性ごとに分割することで、優良顧客を見つけたり、効率的に広告を打つことなどができるようになります。セグメント分けには性別や年齢などの属性を使
qiita.com/NobuYoshi
note.com/yanou_disney
note.com/nokiainoue
jp.reuters.com
note.com/kajiken0630
www.itmedia.co.jp
forest.watch.impress.co.jp
speakerdeck.com/yudai00
zenn.dev/m4gnett
note.com/genkaijokyo
zenn.dev/razokulover
gigazine.net
it.impress.co.jp
studyhacker.net
inside.pixiv.blog
engineers.ntt.com
cybozushiki.cybozu.co.jp
