Comment faire quand la CAH est dépassée?

3 solutions pour faire des clusters avec de gros volumes de données

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La CAH permet de créer des groupes d’individus homogènes, c’est une méthode de clustering et elle donne vraiment de bons résultats. L’inconvénient de cette méthode c’est que les temps de calcul peuvent être très longs lorsque le nombre de clients à segmenter augmente. Certains outils refusent même de calculer une CAH à partir d’un certain seuil.

Problème : Comment faire un clustering efficace quand le nombre d’individus devient tellement important qu’on ne peut plus utiliser la CAH?

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Classification ascendante hiérarchique comment ça marche?

Apprenez à utiliser simplement une CAH en comprenant le fonctionnement de l’algorithme.

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La CAH est un algorithme de machine learning qui permet, comme les K-means d’identifier des groupes homogènes dans une population. C’est par exemple la méthode de prédilection pour faire des segmentations clients sur des volumes de données acceptables (sinon on préférera utiliser la méthode mixte qui combine CAH et k-means). C’est une méthode que j’adore parce qu’elle m’a toujours surprise par son efficacité et sa capacité à mettre en avant des groupes très cohérents d’un point de vue métier. Typiquement avec la CAH on se dit toujours « Mais c’est tellement évident » en voyant les résultats.

Regardons de plus près comment ça marche :

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Comment réussir sa segmentation client?

segmentation-clientUn grand classique du marketing c’est la segmentation client. Il en existe plusieurs sortes mais elles ont toutes le même objectif, celui de passer d’une vision complexe et individuelle des clients à une vision agrégée en créant des groupes de clients suivant leur ressemblance. Certains pièges sont à éviter pour construire une segmentation efficace pour les équipes marketing

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