EDA, Разведочный и первичный анализ данных | Система рекомендаций | MATPLOTLIB, SEABORN, PANDAS

Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на 💻 Мои курсы на платформе Stepik: ✅ Канал в TG ✅ Группа в VK Практическое задание на boosty На занятии рассмотрим: 1. Анализ набора данных H&M 2. Система рекомендаций, основанная на похожести клиентов (Collaborative filtering) 0:00 Вводная 0:46 Поддержка на 1:17 Знакомство с данными 2:00 Датасет Articles 4:03 Анализ категории товара 4:44 Анализ категории в зависимости от раздела товара 7:15 Анализ типа товара 8:20 Анализ графических элементов на товаре 8:57 Анализ цвета товара 9:50 Датасет Customers 10:46 Аномалия в данных 11:56 Анализ возраста клиентов 12:35 Анализ статуса в клубе H&M 12:54 Анализ частоты отправки сообщений 14:04 Датасет Transactions 14:21 Анализ стоимости покупок 15:05 Выбросы в стоимости 15:42 Анализ частопокупающих клиентов 16:21 Анализ стоимости покупок внутри одной группы 21:15 Анализ стоимости по времени 24:35 Система рекомендаций, основанная на коллаборации (collaborative filtering) 28:48 Косинусная похожесть (cosine similarity) 32:54 Получение рекомендаций для клиента 35:36 ♡