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Apprendre à comment utiliser K-means en Excel.
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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.
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Voici le tableau trié en clusters, en utilisent seulement AGE et SATISFACTION CLIENT.
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Charger les Données : Importer le fichier Excel pour accéder aux données clients.
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Sélectionner les Variables : Utiliser uniquement les colonnes Âge et Satisfaction Client (1-5) pour effectuer la segmentation.
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Normaliser les Données : Mettre les valeurs d'âge et de satisfaction client à l’échelle, afin que chaque variable ait une moyenne de 0 et un écart-type de 1. Cette étape garantit que les différences d’échelle entre les variables n’influencent pas les résultats du clustering.
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Appliquer l'Algorithme K-means : Utiliser l’algorithme K-means avec 5 clusters. Cet algorithme regroupe les points similaires en minimisant les distances au centre de chaque cluster.
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Ajuster les Numéros de Cluster : Par défaut, K-means nomme les clusters à partir de 0. Pour obtenir une numérotation de 1 à 5, ajouter 1 à chaque numéro de cluster.
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Afficher les Résultats : Extraire les informations principales, telles que l'ID Client, l'Âge, la Satisfaction Client, et le Cluster auquel chaque client appartient.
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