Segmentación RFM de clientes

Proyecto desarrollado por Luis Gerardo García A. durante la formación de Científico de Datos en EBAC.

Objetivo

Construcción de Recency, Frequency y Monetary y agrupamiento de clientes con K-Means.

Tecnologías

Python, Pandas, Scikit-learn.

Resultados

Notebook, resultados segmentados y reporte.

Archivos

• M30_RFM_Segmentacion_Clientes_Completado.ipynb
• README.md
• Reporte_RFM_EBAC.pdf
• segmentacion_clientes_RFM.csv

Cómo utilizarlo

1. Descarga o clona este repositorio.
2. Abre el archivo .ipynb en Google Colab o Jupyter, cuando esté incluido.
3. Mantén los archivos de datos en la misma carpeta o ajusta su ruta en el notebook.
4. Consulta el PDF para revisar metodología, resultados y conclusiones.

Autor

Luis Gerardo García A. — Portafolio de Ciencia de Datos.