Вопрос или проблема
Я пытаюсь провести сегментацию клиентов на основе своих транзакционных данных и у меня возникают некоторые трудности с выбором наилучшего подхода. Поскольку это несупервизированная модель, я могу использовать любой алгоритм и получить некоторые кластеры, но меня больше интересует лучший способ сделать это.
В моих данных в основном три разных продукта. Каждый продукт имеет десятки характеристик. Проблема в том, что один продукт покупается 95% клиентов, в то время как другие два покупаются только 10–20% клиентов (каждый клиент может покупать любой из трех продуктов несколько раз). Это означает, что в моем наборе данных много нулей для продукта 2 и 3 (что также является информативным).
Я провел сегментацию для каждого продукта отдельно и сейчас пытаюсь провести кластеризацию на основе всех данных. Я в основном объединил три набора данных по клиентам, чтобы получить один файл.
Обратите внимание, что файл данных включает 1–2 миллиона строк.
Я изучил распределение каждой переменной, и, хотя некоторые имеют красивое нормальное распределение, многие другие имеют пик на 0 и иногда на 1 (у меня есть несколько процентных переменных). Вот некоторые примеры ниже:
вставьте описание изображения
После очистки данных я использовал K-средние в pyspark для получения кластеров. Я вижу несколько интересных сегментов на основе распределения некоторых характеристик в кластере. Однако я не уверен, что использование евклидового расстояния является наилучшим вариантом в моем случае. Я думал попробовать другие алгоритмы, такие как k-медойд, но у этого тоже есть свои сложности, так как мне нужно преобразовать данные в pandas dataframe, а затем запустить их в Python, что может не сработать с таким объемом данных.
Какой будет лучший способ справиться с этой ситуацией, когда у вас есть характеристики для трех разных продуктов, но два из них покупаются не так часто, как первый? Все характеристики в моем файле числовые, но я также подумал о добавлении бинарных переменных, чтобы указать, купил ли клиент продукт или нет, а затем использовать их как характеристики.
Разделите свои данные на нулевые и ненулевые значения, чтобы получить около 8 кластеров.
Это безусловно лучшее деление кластеров, которое вы можете найти в ваших данных из-за данных. Я сомневаюсь, что вы сможете найти что-то большее, чем это. Вы проверяли, есть ли среди “интересных” паттернов, найденных с помощью k-средних, что-то лучшее?
Сначала я бы рассматривал нули и ненули как “неплательщиков” и “плательщиков” соответственно. Вы можете разделить неплательщиков и сегментировать их по признакам, не связанным с транзакциями, – активности или возрасту пользователя (дни с первой “сессии”/установки).
Кроме того, сегментация не обязательно означает использование МЛ-моделей. Если это подходит для вас, я бы также рассмотрел сегментацию RFM (как очень простой подход). В RFM у вас есть 3 переменные для каждого клиента:
1) Дедлайн – время с последней транзакции
2) Частота – количество транзакций
3) Монетарные – общая сумма денег, потраченных
По сути, вы можете сделать это для любого из ваших продуктов отдельно. Основные преимущества этого подхода – интерпретируемость и простота (также низкие вычислительные ресурсы). Есть несколько хороших учебников по RFM, которые вы можете найти, просто поискав “RFM сегментация в python”. Вот некоторые случайные из них (кроме первого):
- Библиотека Lifetimes – Мне действительно нравится эта, но я не уверен, как ее использовать с spark
- Случайный учебник #1
- Случайный учебник #2
Я только что создал небольшую модель сегментации клиентов на основе оптимизации, которая, похоже, адресует ваш случай использования. Она в основном опирается на вероятности из модели бинарной классификации вместе с историческим бинарным результатом покупки/действия.
Не стесняйтесь ознакомиться с ссылками:
Ответ или решение
Сегментация клиентов с неравномерными данными: Полный ответ
Сегментация клиентов на основе транзакционных данных — это важная задача, которая может помочь в разработке целевых маркетинговых стратегий и улучшении клиентского обслуживания. Однако, когда ваши данные имеют сильный дисбаланс, например, один продукт покупается 95% клиентов, а другие два — лишь 10-20%, возникает ряд проблем при выборе оптимального подхода.
Вот несколько рекомендаций по обработке вашей задачи сегментации с учетом неравномерной дисперсии данных:
1. Предварительный анализ и очистка данных
Прежде всего, важно провести глубокий анализ ваших данных:
- Проверка пропусков: Убедитесь, что отсутствуют критические пропуски в данных.
- Анализ распределения: Поскольку ваши данные имеют много нулевых значений, рассмотрите возможность визуализации распределения признаков с помощью гистограмм или коробчатых диаграмм для выявления аномалий и особенностей.
2. Разделение данных на группы
Как вы уже заметили, разделение ваших клиентов на группы «покупатели» и «непокупатели» (для товаров 2 и 3) может быть полезным:
- Создание бинарных признаков: Добавьте бинарные переменные, указывающие, приобретал ли клиент определенный продукт. Это позволит учитывать потенциально информативные 0 и 1 в ваших сегментах.
3. Методология сегментации
-
RFM-анализ: Этот метод сегментации (Recency, Frequency, Monetary) очень эффективен для таких задач. Он подразумевает использование трех переменных:
- Recency (Недавность): Время с момента последней транзакции.
- Frequency (Частота): Количество транзакций за определенный период.
- Monetary (Сумма): Общая сумма денег, потраченная клиентом.
Метод RFM прост в реализации и интерпретации, что делает его хорошим выбором для старта. Вы можете в дальнейшем комбинировать сегментацию по RFM с другими подходами.
-
Альтернативные методы кластеризации: Классические алгоритмы, такие как K-средние, могут не подойти, если ваши данные не имеют равномерного распределения. Рассмотрите возможность использования:
- K-медоидов: Этот метод более устойчив к выбросам и наиболее уместен, когда важны не средние значения, а медианы в кластере.
- DBSCAN: Хорош для работы с выбросами и может эффективно сегментировать большие наборы данных.
4. Применение машинного обучения
Ваш интерес к использованию алгоритмов машинного обучения уместен. Однако, учитывая вашу неравномерность данных:
- Изучите подходы на основе вероятности: Используйте вероятностные модели для предсказания покупки и сегментации. Это может быть подход с использованием бинарной классификации, который помогает понять, какие клиенты с большей вероятностью совершат покупку.
5. Использование PySpark и оптимизация
Из-за объема данных в 1-2 миллиона строк, вы можете столкнуться с проблемами производительности при выполнении сложных моделей:
- Работайте с PySpark, чтобы обрабатывать данные более эффективно. Рассмотрите возможность использования Parquet или других оптимизированных форматов для ваших данных.
- При работе с большими массивами данных, разбивайте задачу на меньшие части и выполняйте параллельные вычисления, что значительно повысит скорость обработки.
6. Интерпретация и валидация
После выполнения сегментации:
- Проведите интерпретацию сегментов: Обратите внимание, какие признаки оказали наибольшее влияние на формирование кластеров.
- Валидируйте модель: Используйте метрики качества кластеризации (например, силуэтный коэффициент) для оценки эффективности группировки.
Заключение
Сегментация клиентов с неравномерными данными требует внимательного подхода и проработки ряда методологий. Комбинирование различных подходов и использование RFM в качестве стартовой базы с последующим применением сложных алгоритмов машинного обучения поможет вам добиться лучших результатов. Удачи в вашем проекте!