La tesi descrive il processo di tirocinio e l'attività didattica associata. Viene posta particolare attenzione all'ideazione e alla creazione di una pipeline di dati e alla sua applicazione oltre che al modello di machine learning per la clusterizzazione. La pipeline è stata suddivisa in segmenti distinti, ognuno dei quali è stato implementato in attività di sviluppo concrete. L'obiettivo della tesi è l'analisi dei dati per la segmentazione della clientela di un e-commerce online, suddividendo i clienti in cluster distinti per ottenere degli insight significativi e migliorare la comprensione dei comportamenti degli acquirenti. Le fasi descritte partono dalla raccolta e pulizia dei dati fino alla loro trasformazione e analisi, utilizzando strumenti e metodologie dell'analisi dati e data science. La segmentazione della clientela è stata realizzata attraverso algoritmi di clustering, che hanno permesso di identificare gruppi di clienti con caratteristiche e comportamenti simili.
Analisi dati: Segmentazione della clientela con clustering
BOMBEN, FILIPPO
2023/2024
Abstract
La tesi descrive il processo di tirocinio e l'attività didattica associata. Viene posta particolare attenzione all'ideazione e alla creazione di una pipeline di dati e alla sua applicazione oltre che al modello di machine learning per la clusterizzazione. La pipeline è stata suddivisa in segmenti distinti, ognuno dei quali è stato implementato in attività di sviluppo concrete. L'obiettivo della tesi è l'analisi dei dati per la segmentazione della clientela di un e-commerce online, suddividendo i clienti in cluster distinti per ottenere degli insight significativi e migliorare la comprensione dei comportamenti degli acquirenti. Le fasi descritte partono dalla raccolta e pulizia dei dati fino alla loro trasformazione e analisi, utilizzando strumenti e metodologie dell'analisi dati e data science. La segmentazione della clientela è stata realizzata attraverso algoritmi di clustering, che hanno permesso di identificare gruppi di clienti con caratteristiche e comportamenti simili.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/70946