自動顧客セグメンテーション K-Means 準備およびクラスター プロファイリング シート

この準備ワークシートは、顧客特徴量の標準化、スケーリング (Z スコア) の処理、カテゴリ変数のエンコード、および K 平均法クラスタリング用のサンプル CSV の準備を行います。これには、エルボー メソッド メトリクス (クラスター SSE 内) のヘルパー計算が含まれており、各クラスターの人口統計的および行動的平均を要約することによってクラスターをプロファイルします。このシートには、再現性を高めるための前処理手順が文書化されており、運用に使用するためのヒューリスティックのラベル付け (高価値、頻繁など) が提案されています。Python/R でクラスタリングした後、プロファイリングとセグメンテーションのアクティブ化のために、クラスタ ラベルをシートにインポートし直します。このワークブックは、マーケティング チームまたは製品チーム向けの反復的なセグメンテーションの詳細化と下流のアクティベーション リストをサポートします。