Большие данные простым языком: что такое кластеризация? 📊 Мы запускаем серию постов о способах работы с большими данными. Сегодня расскажем о кластеризации — методе машинного обучения, который помогает группировать информацию. Этот метод называется обучением без учителя, потому что для его работы не требуется заранее присваивать данным метки или категории. Если задать или ограничить некоторые параметры, при кластеризации алгоритмы изучают исходные данные, находят между ними взаимосвязи и создают на их основе группы. 🔎 Как кластеризация может работать в ритейле Представьте, что вы анализируете покупки в интернет-магазине. Применяя кластеризацию, можно разбить клиентов на группы с похожим поведением. Например: 1️⃣ Частые покупатели: совершают много покупок, обычно приобретают товары одних и тех же категорий и используют скидки. 2️⃣ Сезонные покупатели: активизируются только в определенные периоды, например, перед праздниками. 3️⃣ Редкие, но крупные покупатели: совершают покупки редко, но тратят большие суммы за раз. Зная особенности каждой группы, магазин может предложить персонализированные акции: 1️⃣ Сезонным покупателям — скидки перед праздниками. 2️⃣ Частым покупателям — индивидуальные предложения на их любимые товары. 3️⃣ Редким, но крупным клиентам — эксклюзивные бонусы. Это позволяет улучшить клиентский опыт, повысить лояльность и оптимизировать маркетинг. #СберАналитика_Информационные_Технологии СберАналитика. Понятные объяснения больших данных