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Perfil Segmentado de Clientes através de Análise Preditiva de Dados

🚀Perfil Segmentado de Clientes através de Análise Preditiva de Dados!📊

⁉Você já se perguntou como as empresas podem entender melhor seus clientes e oferecer experiências mais personalizadas?

💡Com a análise preditiva de dados é possível extrair insights valiosos que impulsionam estratégias de negócios inteligentes e orientadas por dados.

📽No vídeo “Perfil Segmentado de Clientes através de Análise Preditiva de Dados”, em um DataFrame desenvolvido por nós da LuGiWay, exploramos o poder do Python e do Machine Learning para criar uma abordagem inovadora na compreensão do comportamento de uma planilha de 5000 clientes. 🤖💼

Principais Etapas do Projeto:

1️⃣ Importar Bibliotecas: Começamos importando as bibliotecas essenciais do Python, como Pandas, NumPy e Scikit-learn, que são fundamentais para a análise e modelagem de dados;

2️⃣ Carregar Dados: Em seguida, carregamos os dados do nosso conjunto de dados, que contém informações valiosas sobre os clientes, como idade, renda, frequência de compra e muito mais;

3️⃣ Explorar Dados: Realizamos uma análise exploratória dos dados para entender melhor suas características e identificar padrões e tendências significativas;

4️⃣ Pré-processamento: Antes de prosseguir com a modelagem preditiva, realizamos etapas importantes de pré-processamento, como tratamento de valores ausentes, codificação de variáveis categóricas e normalização de dados;

5️⃣ Modelagem Preditiva: Utilizamos algoritmos de machine learning, como o algoritmo de agrupamento K-means, para segmentar os clientes em grupos com base em seus comportamentos e características, juntamente com o coeficiente de Silhouette para para ajuda a verificar se o número de clusters escolhido é apropriado para os dados;

6️⃣ Treinar o Modelo: Treinamos nosso modelo usando os dados de treinamento e avaliamos sua precisão e desempenho usando métricas relevantes;

7️⃣ Rotulação dos Clusters: Após segmentar os clientes em clusters, atribuímos rótulos descritivos a cada grupo para facilitar a interpretação e a tomada de decisões;

8️⃣ Visualização dos Dados: Finalmente, visualizamos os resultados da análise de dados por meio de gráficos e visualizações intuitivas, permitindo uma compreensão mais profunda e insights acionáveis;

💼Este vídeo é uma introdução envolvente ao emocionante mundo da análise de dados e machine learning aplicados ao contexto empresarial.🔍

📈Se você está interessado em descobrir como a análise preditiva pode transformar a maneira como as empresas entendem e atendem seus clientes, este vídeo é para você!✨

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Este texto foi escrito com o auxílio de ferramentas de IA, incluindo o ChatGPT da OpenAI e o Copilot da Microsoft. Essas ferramentas foram utilizadas para acelerar as pesquisas na internet, priorizar as fontes mais verídicas, gerar sugestões, oferecer insights, criar imagens e aprimorar o conteúdo, garantindo assim uma redação mais fluente e eficaz.

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