Сегментационный анализ

Представлены данные о посетителях магазина детских товаров, имеющих карту лояльности (ссылка на файл с данными, если не работает скопируйте в адресную строку:

https://courses.openedu.ru/asset-v1:spbu+SEGMENT+self_paced_2022+type@asset+block

@%D0%94%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82.csv).

Наличие такой карты позволило собрать следующие сведения:

Количественные данные:

 • Среднемесячный доход;

 • Возраст;

 • Количество несовершеннолетних детей;

 • Суммарный чек за месяц;

 • Количество посещений магазина в течение месяца.

Качественные данные:

 • Пол;

 • Образование;

 • Семейное положение.

Критерии проверки

 1 По одному баллу за каждую найденную характеристику из задачи 1. Максимальное количество баллов за задание – 3.

 2 Можно применять как иерархический кластерный анализ, так и метод k-средних. При использовании иерархического кластерного анализа необходимо стандартизировать данные, при использование метода k-средних стандартизация возможна, но не обязательна. После проведения кластеризации необходимо выбрать количество кластеров рассчитать средние значения показателей для каждого кластера и описать кластеры (проинтерпретировать результаты). Максимальное количество баллов за задание – 4.

 3 Если в пункте 3. Было выбрано 2 кластера, то использовать А/В тестирование, если более двух кластеров, то одномерный дисперсионный анализ. Предварительно необходимо проверить, являются ли данные показателей для кластеров нормальными. По 1 баллу за проверку каждого показателя (средний чек, количество посещений и возраст). Максимальное количество баллов за задание – 3.

 4 Выбрать статистический критерий и написать, почему был выбран такой. Провести необходимые процедуры для проведения тестов. По 1 баллу за каждый тест проверки значимости в различие показателей для кластеров. Максимальное количество баллов за задание – 3.

Задание 1

Выбрать целевую группу по следующему правилу – самая многочисленная группа (по факторным переменным).

Задачи:

1. Предварительный анализ:

a. Найти максимальное, минимальное и среднее значение суммарного чека для клиентов разного пола, образования и семейного статуса.

2. Для сформированного в п. 1 сегмента разбить данные на кластеры с помощью автоматического сегментирования (кластерного анализа), выполненного для количественных переменных. Проинтерпретировать полученные кластеры.

3. Для полученных кластеров проверить, различаются ли существенно средние чеки, количество посещений и возраст (дисперсионный анализ или А/В тестирование).

Задание 2

Выделить самостоятельно целевую группу – сегмент по какому-то одному признаку, например, молодежь, семьи с детьми и т.п. и описать ее с экономической точки зрения. 

Задачи:

1. Провести автоматическое сегментирование по количественным переменным для этой группы. Проинтерпретировать результат.

2. Для полученных кластеров проверить, различаются ли существенно используемые количественные переменные (дисперсионный анализ или А/В тестирование).

файл прикреплю лично в сообщения