Phân cụm khách hàng

Hệ hỗ trợ quyết định

Sinh viên thực hiện: Vũ Việt Anh
Lớp: Toán-Tin K61


Phân cụm khách hàng

Dựa theo lượng chi tiêu


Vấn đề

Trong lĩnh vực bán lẻ, việc nắm được xu hướng của khách hàng là điều rất quan trọng.
Nắm được điều này, sẽ rất có lợi cho việc tăng trưởng doanh số của cửa hàng. 
Cần phải có cách tiếp cận những tập khách hàng khác nhau, từ đó có thể hỗ trợ nhà quản
lý ra những chiến lược dựa trên đặc tính của tập khách.


Vấn đề

Công việc của nhà quản lý, là ra quyết định dựa trên những báo cáo được kết xuất.
Báo cáo cần trực quan dễ hiểu, độ chính xác cao để có thể đưa ra chiến lược tối ưu
Những nhân viên làm ra báo cáo đó cần một công cụ tin học trợ giúp.


Giải pháp

Xây dựng 
Hệ thống phân cụm khách hàng 

Phân cụm khách hàng

•
•
•

Chia tập khách hàng để dễ quản lý
Dựa vào đặc trưng từng tập, có thể đưa ra các chiến lược hợp lý để thúc đẩy doanh số bán
Kết quả thu được trực quan, hỗ trợ tốt cho nhà quản lý.


 Dữ liệu


Đặc điểm dữ liệu

Dữ liệu là sức tiêu thụ các loại mặt hàng được ghi lại trong một khoảng thời gian của từng khách hàng
Dữ liệu số, đầy đủ không thiếu
Độ dài: 440 khách hàng
6 trường dữ liệu về lượng tiêu thụ sẽ được sử dụng phân cụm


Thuật toán sử dụng

Phân cụm K-Means


Đặc điểm

•
•
•
•
•
•

Thuật toán thuộc lớp bài học không giám sát
Phân cụm dựa trên khoảng cách
Là thuật toán kinh điển được sử dụng để phân cụm
Dễ thực hiện triển khai
Phân ra K lớp với K là số chỉ định
Thuật toán thường là đầu vào cho các bài toán khác

Thuật toán K-Means
Nhược điểm 

•
•
•

Dữ liệu phải có "nội tại" cụm 
Thuật toán nhạy cảm nhiễu
Cần khảo sát K để chỉ định K hợp lý



Giao diện

Giao diện