Sección: Pour aller plus loin - K-Means et Clustering Hiérarchique | MBA 1 - Experience Client 2025

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Pour aller plus loin - K-Means et Clustering Hiérarchique
- Seleccionar actividad Clustering K-Means et Hiérarchique et CLV
  
  Clustering K-Means et Hiérarchique et CLV Archivo
  
  Dans ce module, on passe au Clustering K-Means et Hiérarchique ainsi qu’à la Segmentation basée sur la valeur à vie du client (CLV). Vous apprendrez à utiliser ces techniques pour créer des segments précis et mieux comprendre les comportements de vos clients. L’objectif ? Identifier des groupes clés, personnaliser vos stratégies et maximiser la valeur de chaque segment.
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  Pour aller plus loin - K-means URL
- Seleccionar actividad K-Means
  
  Avec K-means, vous pouvez segmenter les clients en différents clusters et observer des groupes avec des comportements d’achat et des besoins similaires, ce qui vous permettra d’adapter les stratégies pour améliorer l’expérience client.
- Seleccionar actividad Complex clustering exercise data
  
  Complex clustering exercise data Archivo
- Seleccionar actividad Youtube - Classification par les k-moyennes (k-means)
  
  Youtube - Classification par les k-moyennes (k-means) URL
  
  Apprendre à comment utiliser K-means en Excel.
- Seleccionar actividad Tutoriel K-means
  
  Tutoriel K-means Página
  
  Voici un tutoriel pas à pas pour réaliser un clustering K-means sur Excel.
  
  L’algorithme K-means n’est pas intégré dans Excel, mais vous pouvez le simuler manuellement en suivant les étapes ci-dessous. L’exercice inclut la normalisation des données pour assurer que les différentes variables sont sur la même échelle.
- Seleccionar actividad Koshegio - calculatrice K-means online
  
  Koshegio - calculatrice K-means online URL
- Seleccionar actividad Tutoriel Clustering Hiérarchique
  
  Tutoriel Clustering Hiérarchique Página
  
  Voici un tutoriel pas à pas pour réaliser un Clustering Hiérarchique sur Excel.
  
  Ce tutoriel vous permet de réaliser les étapes préliminaires dans Excel. Pour la visualisation du dendrogramme, il est recommandé d’utiliser un outil plus avancé pour obtenir une représentation graphique complète du clustering hiérarchique.