PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHÂN KHÚC KHÁCH HÀNG BẰNG THUẬT TOÁN KMEANS

Em chọn đề tài: “Phân khúc khách hàng bằng thuật toán K-Means” nhằm đưa ra mô hình hỗ trợ các nhà quản lí đưa ra chiến lược phù hợp để tiến hành marketing phù hợp, góp phần thúc đẩy vi

PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

PHÂN KHÚC KHÁCH HÀNG BẰNG

THUẬT TOÁN K-MEANS

Giảng viên hướng dẫn: Lê Chí Ngọc

Sinh viên thực hiện : Lại Thùy Linh 20162401

Nguyễn Văn Hà 20161240

Lớp : Toán – Tin K61

HÀ NỘI – 12/2019

MỤC LỤC Lời nói đầu……… CHƯƠNG I KHẢO SÁT HỆ THỐNG

1 Khảo sát hiện trạng

2 Dữ liệu khảo sát

3 Thuật toán K-Means và phương pháp Elbow

CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH HỆ THỐNG

1 Các chức năng của hệ thống trợ giúp nhà quản lý

2 Sơ đồ luồng dữ liệu

2.2 Biểu đồ luồng dữ liệu mức 0

CHƯƠNG III: THIẾT KẾ GIAO DIỆN HỆ THỐNG

1 Ngôn ngữ viết chương trình

2 Thiết kế giao diện website

Kết luận

Nguồn tài liệu tham khảo

LỜI MỞ ĐẦU

Kinh doanh là một lĩnh vực không thể thiếu trong cuộc sống kể từ thời xa xưa, đặc biệt trong cuộc sống hiện đại vai trò quan trọng của nó càng được khẳng định Ngày nay, trong đà nền công nghệ càng phát triển, đặc biệt là công nghệ thông tin, thì kinh doanh càng được đẩy mạnh Song song với điều

đó, nền tri thức và tập dữ liệu cũng ngày càng lớn theo thời gian Vậy thì, vấn

đề đặt ra là, làm sao có thể khai thác hết lợi ích của nguồn dữ liệu này để phục

vụ cho mục đích kinh doanh, tạo ra giá trị thực tế

Khách hàng là yếu tố quyết định đến 80% sự thành công trong kinh

doanh Đã tham gia vào thị trường kinh tế thì phải quan tâm đầu tiên về mặt khách hàng thì mới có cơ hội phát triển và vươn xa Người quản lí luôn phải tìm cách để khai thác triệt để thông tin của khách hàng và ứng dụng nó vào trong việc đẩy mạnh sự phát triển cho lĩnh vực kinh doanh của mình Vì vậy, một trong những giải pháp tối ưu đấy là áp dụng sự tiến bộ của ngành công nghệ thông tin nhằm biến thông tin của khách hàng-một tập CSDL khổng lồ

để phục vụ cho quá trình đẩy mạnh tăng trưởng Có nghĩa là sẽ xây dựng một

hệ thống khai phá dữ liệu để giúp nhà quản lí đưa ra chiến lược marketing

phù hợp Em chọn đề tài: “Phân khúc khách hàng bằng thuật toán

K-Means” nhằm đưa ra mô hình hỗ trợ các nhà quản lí đưa ra chiến lược phù

hợp để tiến hành marketing phù hợp, góp phần thúc đẩy việc kinh doanh phát triển

CHƯƠNG I KHẢO SÁT HỆ THỐNG CHƯƠNG I KHẢO SÁT HIỆN TRẠNG

1 Khảo sát hiện trạng

Phân khúc thị trường hay còn gọi là marketing mục tiêu, là khai niệm trái ngược với tiếp thị đại trà và tiếp thị sản phẩm đa dạng Mục tiêu của phân khúc thị trường của các công ty là chia thị trường

ra thành những phân khúc nhỏ hơn, dễ nhận biết, nắm bắt và đáp ứng hiệu quả hơn

Các công ty, các cơ sở bán lẻ, muốn thu được lợi nhuận cao trong việc sản xuất hoặc kinh doanh các mặt hàng thì phải xác định được nhóm khách hàng tiềm năng của minh Nếu một chiến dịch được tổ chức mà lại nhắm đến quá nhiều nhóm khách hàng thì hiệu quả chắc chắn sẽ không cao, và phần chi phí tổn hao sẽ căng lớn Vậy nên, vấn đề đặt ra là, làm sao để xác định được nhóm đối tượng cần tập trung hướng tới lợi ích có được là lớn nhất

2 Dữ liệu khảo sát

Dữ liệu được sử dụng là bộ dữ liệu bán lẻ/ bán buôn trực tuyến lấy từ google

Hình 1: Dữ liệu khảo sát bán lẻ/ bán buôn trực tuyến

3 Thuật toán K-Means và phương pháp Elbow

3.1 Thuật toán K-Means

3.1.1 Thuật toán K-Means là gì?

 Phân cụm là kỹ thuật rất quan trọng trong khai phá dữ liệu,

nó thuộc lớp các phương pháp Unsupervised Learning trong Machine Learning Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về kỹ thuật này, nhưng về bản chất ta có thể

hiểu phân cụm là các quy trình tìm cách nhóm các đối

tượng đã cho vào các cụm (clusters), sao cho các đối tượng trong cùng 1 cụm tương tự (similar) nhau và các đối tượng khác cụm thì không tương tự (Dissimilar) nhau.

nhóm của dữ liệu Các thuật toán phân cụm (Clustering Algorithms) đều sinh ra các cụm (clusters) Tuy nhiên, không có tiêu chí nào là được xem là tốt nhất để đánh hiệu của của phân tích phân cụm, điều này phụ thuộc vào mục đích của phân cụm như: data reduction, “natural clusters”,

“useful” clusters, outlier detection

3.1.2 Tại sao phải phân cụm?

hình thành các nhóm rời nhau Tuy nhiên, lại quá cụ thể dẫn tới khó khăn hơn trong việc quyết định ( Ví dụ trên thang 5

là có đến 125 nhóm, giả sử ta muốn chi tiết hơn trong đánh giá điểm bằng thang 10 thì sẽ là 1000 nhóm!)

3.1.3 Thuật toán phân cụm K-Means

dụng phổ biến trong kỹ thuật phân cụm Tư tưởng chính của thuật toán K-Means là tìm cách phân nhóm các đối

tượng (objects) đã cho vào K cụm (K là số các cụm được xác đinh trước, K nguyên dương) sao cho tổng bình phương khoảng cách giữa các đối tượng đến tâm nhóm (centroid ) là nhỏ nhất

nhất

 B3: Nếu việc gán dữ liệu vào từng cụm ở bước 2 không thay đổi so với vòng lặp trước nó thì ta dừng thuật toán

trung bình cộng của tất cả các điểm dữ liệu đã được gán vào cụm đó sau bước 2

3.2 Phương pháp Elbow hỗ trợ cho thuật toán K-Means

Trong thuật toán K-mean áp dụng để phân cụm ở phần mềm này, ta phải xác định được số K cụm từ trước Vậy vấn đề đặt ra

là chọn K như nào cho thích hợp, có nghĩa là tối ưu nhất?

Ta sẽ dùng đồ thị Elbow để xác định số K tối ưu để tiến hành quá trình phân cụm

Tư tưởng chính của phương pháp phân cụm phân hoạch (như k-means) là định nghĩa 1 cụm sao cho tổng biến thiên bình phương khoảng cách trong cụm là nhỏ nhất, tham số này là WSS (Within-cluster Sum of Square)

Elbow method chọn số sụm k sao cho khi thêm vào một cụm khác thì không làm cho WSS thay đổi nhiều

Quy trình triển khai Elbow method như sau:

1 Triển khai thuật toán phân cụm K-mean với các số cụm k thay đổi (ví dụ từ 1 đến 10)

2 Với mỗi giá trị k, tính giá trị WSS

3 Vẽ Elbow curve theo các giá trị k.

4 Dựa vào Elbow curve chọn số k thích hợp, là vị trí ở khúc cua (bend|knee)

Hình 2 Đồ thị Elbow hỗ trợ tìm K cụm tối ưu

CHƯƠNG II PHÂN TÍCH HỆ THỐNG

1 Các chức năng của hệ thống trợ giúp nhà quản lý

Việc của nhà quản lí là dựa trên những thông tin đã có được về khách hàng để đưa ra quyết định

Hệ thống trợ giúp quyết định cho phép thực hiện các trợ giúp liệt kê dưới đây Các trợ giúp có ý nghĩa cùng nhà quản lí, hay lãnh đạo công ty đưa ra quyết định cuối cùng Trong trường hợp này, phần mềm máy tính là công cụ giúp cho con người ra quyết định quản lí

Hình 2 Biểu đồ phân cấp chức năng

2 Sơ đồ luồng dữ liệu

2.1 Biểu đồ mức ngữ cảnh

Hình 3: Biểu đồ mức ngữ cảnh 2.2 Biểu đồ luồng dữ liệu

Hình 4: Biểu đồ luồng dữ liệu

CHƯƠNG III THIẾT KẾ HỆ THỐNG

1 Ngôn ngữ viết chương trình

HTML là từ viết tắt của HyperText Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) dùng mô tả cấu trúc của các trang Web và tạo ra các loại tài liệu có thể xem được trong trình duyệt

HTML được tạo ra và phát triển bởi tổ chức W3C (World Wide Web Consortium)Hiện nay phiên bản mới nhất của HTML

là HTML5 với nhiều tính năng ưu việt so với các phiên bản cũ

CSS (viết tắt của Cascading Style Sheets) là một ngôn ngữ định dạng được sử dụng để mô tả trình bày các trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí và phông chữ CSS cho phép chúng

hiển thị nội dung tương thích trên các loại thiết bị có kích thước màn hình khác nhau, chẳng hạn như màn hình lớn, màn hình nhỏ

như điện thoại hay máy tính bản.

CSS là độc lập với HTML và có thể được sử dụng với bất

kỳ ngôn ngữ đánh dấu nào xây dựng dựa trên XML CSS tuân

theo chuẩn chung do W3C quy định.

 JavaScript

JavaScript là một ngôn ngữ nhỏ và nhẹ chạy trong môi trường máy chủ lưu trữ (ví dụ: trình duyệt web), JavaScript có thể được kết nối với các đối tượng của môi trường để cung cấp kiểm soát chương trình đối với chúng

JavaScript cho phép bạn thực hiện những điều phức tạp trên các trang web như bản đồ tương tác…

Javascript được hỗ trợ hầu như trên tất cả các trình duyệt như Firefox, Chrome, … thậm chí các trình duyệt trên thiết bị di động cũng có hỗ trợ

Hiện nay nó được dùng rộng rãi cho các trang web (phía người dùng) cũng như phía máy chủ (với Nodejs)

2 Giao diện Website

Hình 5: Giao diện bắt đầu

Hình 6: Giao diện phân tích và biểu đồ thống kê

Hình 7: Kết quả phân cụm và biểu đồ đánh giá

Nguồn tài liệu tham khảo:

1 http://bis.net.vn/forums/p/1831/9526.aspx?

fbclid=IwAR2mIQVb1n3vvfF-MhgM4SifX6lQqofHS6aqwlC3NBTVQ_vTfBO_8Pm1qiU

2 https://bl.ocks.org/rpgove/0060ff3b656618e9136b

3 https://nguyenvanhieu.vn/thuat-toan-phan-cum-k-means/

4 https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets