Готовим иерархическую кластеризацию или как я выявлял специализации у резюме

Родословная

Показать/скрыть фото

3

4

5

6

Реализация в Python

Следующие два примера реализации алгоритма кластеризации K-Means помогут нам в его лучшем понимании:

Пример 1

Это простой пример, чтобы понять, как работает k-means. В этом примере мы сначала сгенерируем 2D-набор данных, содержащий 4 разных больших объекта, а затем применим алгоритм k-средних, чтобы увидеть результат.

Сначала мы начнем с импорта необходимых пакетов –

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

Следующий код сгенерирует 2D, содержащий четыре капли:

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
X, y_true = make_blobs(n_samples = 400, centers = 4, cluster_std = 0.60, random_state = 0)

Далее, следующий код поможет нам визуализировать набор данных –

plt.scatter(X, X, s = 20);
plt.show()

Затем создайте объект KMeans вместе с указанием количества кластеров, обучите модель и сделайте прогноз следующим образом:

kmeans = KMeans(n_clusters = 4)
kmeans.fit(X)
y_kmeans = kmeans.predict(X)

Теперь с помощью следующего кода мы можем построить и визуализировать центры кластера, выбранные с помощью k-средних оценки Python –

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
X, y_true = make_blobs(n_samples = 400, centers = 4, cluster_std = 0.60, random_state = 0)

Далее, следующий код поможет нам визуализировать набор данных –

plt.scatter(X, X, c = y_kmeans, s = 20, cmap = 'summer')
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers, centers, c = 'blue', s = 100, alpha = 0.9);
plt.show()

Пример 2

Давайте перейдем к другому примеру, в котором мы собираемся применить кластеризацию K-средних к набору простых цифр. K-means попытается идентифицировать похожие цифры, не используя информацию оригинальной этикетки.

Сначала мы начнем с импорта необходимых пакетов –

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

Затем загрузите набор цифр из sklearn и создайте из него объект. Мы также можем найти количество строк и столбцов в этом наборе данных следующим образом:

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
digits.data.shape

(1797, 64)

Приведенный выше вывод показывает, что этот набор данных имеет 1797 выборок с 64 признаками.

Мы можем выполнить кластеризацию, как в примере 1 выше –

kmeans = KMeans(n_clusters = 10, random_state = 0)
clusters = kmeans.fit_predict(digits.data)
kmeans.cluster_centers_.shape

(10, 64)

Приведенный выше вывод показывает, что K-means создал 10 кластеров с 64 функциями.

fig, ax = plt.subplots(2, 5, figsize=(8, 3))
centers = kmeans.cluster_centers_.reshape(10, 8, 8)
for axi, center in zip(ax.flat, centers):
axi.set(xticks=[], yticks=[])
axi.imshow(center, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary)

В качестве результата мы получим следующее изображение, показывающее центры кластеров, изученные с помощью k-средних.

Следующие строки кода будут сопоставлять изученные метки кластера с истинными метками, найденными в них:

from scipy.stats import mode
labels = np.zeros_like(clusters)for i in range(10):
   mask =(clusters == i)
   labelsmask= mode(digits.targetmask])[

Далее мы можем проверить точность следующим образом:

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(digits.target, labels)

Сравнение[править]

Не существует лучшего метода оценки качества кластеризации. Однако, в рамках исследования была предпринята попытка сравнить существующие меры на различных данных. Полученные результаты показали, что на искусственных датасетах наилучшим образом себя проявили индексы , и . На реальных датасетах лучше всех показал себя .

В Таблице 1 приведены оценки сложности мер качества кластеризации ( — число объектов в рассматриваемом наборе данных):

Из всех рассмотренных мер, меры , , и наиболее полно соответствуют когнитивному представлению асессоров о качестве кластеризации.

Метод 2: Кластеризация

Основная идея — найти группы клиентов без использования предварительных гипотез о структуре клиентской базы, найти натуральные кластеры среди свойств клиентов исходя из имеющихся данных.

Существует набор методов (K-mean, C-mean, иерархическая кластеризация и т.п.), которые позволяют вам определить близость объектов друг друга на основании их свойств. В общем случае вы описываете вашего клиента как вектор, каждый элемент этого вектора описывает какую-то характеристику клиента (будь то выручка, кол-во месяцев сотрудничества, адрес регистрации, купленные продукты и т.п.). После чего вы преобразуете этот вектор в нужный формат для вашего алгоритма, натравливаете алгоритм на данные (и настраиваете его для кластеризации) и получаете на выходе разделение клиентов на кластеры.

Хотя процесс не выглядит сложным, детали методов и их интерпретация имеет большое значение. Выбранные метрики “расстояния”, способ трансформации данных и кол-во выбранных факторов могут сильно менять картину. Так как в конечном итоге в многомерных данных нет однозначно “правильного” решения задачи кластеризации, вам в конечном итоге придется самостоятельно оценивать качество кластеров, а именно в итоге искать для них “бизнес” интерпретацию, если вы собрались использовать эти кластеры в принятии решений людьми.

По опыту могу сказать, что не стоит использовать сложные и логически не связанные свойства клиентов, а также хитрые трансформации. Несмотря на вероятные, элегантные решения по линии алгоритмов на выходе вы можете получить сложно интерпретируемые кластеры, которые ничего вам не надут в бизнес контексте. Возможно ваш метод и хорош, если кластера будут использоваться для входных параметров другой системы машинного обучения. Но когда вы хотите разделить клиентскую базу и сформулировать маркетинговую стратегию, то такие хитрые кластера вас никуда не приведут.

Сам процесс кластеризации это итеративный процесс:

1. Составьте вектор
2. Трансформируйте данные
3. Настройте параметры алгоритма
4. Сделайте кластеризацию
5. Оцените кластеры экспертно, можете ли вы их использовать
6. Повторите п.1., если кластеры вас не удовлетворили

Преимущество этого подхода, что через множество итераций вы куда лучше будете понимать ваших клиентов и данных о них, т.к. Каждая попытка кластеризации покажет вам разрез поведения и свойств клиентов, на который вы никогда скорее всего не смотрели. Вы так же лучше поймете взаимосвязи и взаимоотношения между разными клиентами. Поэтому я советую проделать это упражнение и вывести свои собственные кластеры.

Прошлый статьи в цикле:

Это 6-ая статья в цикле статей по анализу продукта:

1. Top-Down approach. Экономика продукта. Gross Profit
2. Экономика продукта. Анализ выручки
3. Погружаемся в динамику клиентской базы: когортный анализ и анализ потоков
4. Собираем когортный анализ/анализ потоков на примере Excel
5. Аналитика воронки продаж
6. MPRU, выручка и как это связано с выручкой и динамикой клиентской базы

Трехзвездочный отель Фили Хаус – главные преимущества

          Фили Хаус – знает толк в своем деле, и теория не расходится с практикой

Улучшая свои услуги и оперативно исправляя ошибки, отель ответственно относится к своим посетителям и берет во внимание каждый отзыв. На сегодняшний день четко можно выделить ряд преимуществ, в связи с которыми стоит выбрать именно этот отель:

1. Невысокая стоимость аренды номеров. По сравнению с другими трехзвездочными отелями Москвы цены в Фили Хаус ниже до 40%. Такая разница в численных значениях не говорит о сниженном качестве уровня сервиса, в этом отеле редко пустуют номера – поток гостей всегда стабильно высок, поэтому будет рационально заранее забронировать номер, это позволит еще и снизить цену аренды.
2. Удобное расположение отеля в черте города – близко к центру деловой активности общества и главным достопримечательностям Москвы. Адрес отеля: 121087, г. Москва, ул. Тучковская, д. 11, корпус 2. В пешей доступности станция метро «Фили», что решает многочисленные трудности с маршрутизацией по городу.
3. Отель выполнен в современном стиле, везде сделан качественный ремонт с классическим дизайном. В номерах будет комфортно отдыхать и продуктивно работать, если это необходимо, тем более, что всем постояльцам предоставляется бесплатно беспроводной интернет.

1. В гостинице работает добросовестный, отзывчивый и приветливый персонал, который никогда не откажет в помощи и совете. Стойка регистрации работает круглосуточно, поэтому обращаться к работникам отеля можно в таком же режиме.

Заселение и регистрация начиная с 14:00, выезд до 12:00 часов дня.

1. Каждому гостю предоставляются путеводители по главным достопримечательностям Москвы с советами и пожеланиями былых постояльцев. Выбор правильного и наиболее выгодного по средствам и времени маршрута поможет сделать любой менеджер отеля, стоит лишь обратиться к нему.
2. На территории отеля есть бесплатная, охраняемая парковка. Безопасность жильцов и их имущества – стоит во главе угла ценностей отеля.

Стоит заранее предупредить менеджеров отеля о наличие автомобиля, для которого необходимо парковочное место на время проживания

1. Отель Фили Москва оказывает визовую поддержку иностранным гостям на время проживания в отеле. На сайте подробно описано, как получить визу, однако, если возникнут вопросы, на помощь снова отзовутся работники отеля.

Работа алгоритма K-средних

Мы можем понять работу алгоритма кластеризации K-Means с помощью следующих шагов:

Шаг 1 – Во-первых, нам нужно указать количество кластеров, K, которые должны быть сгенерированы этим алгоритмом.

Шаг 2 – Затем случайным образом выберите K точек данных и назначьте каждую точку данных кластеру. Проще говоря, классифицировать данные на основе количества точек данных.

Шаг 3 – Теперь он будет вычислять кластерные центроиды.

Шаг 4 – Далее, продолжайте повторять следующее до тех пор, пока мы не найдем оптимальный центроид, который является назначением точек данных кластерам, которые больше не меняются

• 4.1 – Сначала будет вычислена сумма квадратов расстояния между точками данных и центроидами.

• 4.2 – Теперь мы должны назначить каждую точку данных кластеру, который находится ближе, чем другой кластер (центроид).

• 4.3 – Наконец, вычислите центроиды для кластеров, взяв среднее значение всех точек данных этого кластера.

4.1 – Сначала будет вычислена сумма квадратов расстояния между точками данных и центроидами.

4.2 – Теперь мы должны назначить каждую точку данных кластеру, который находится ближе, чем другой кластер (центроид).

4.3 – Наконец, вычислите центроиды для кластеров, взяв среднее значение всех точек данных этого кластера.

K-означает следовать подходу ожидания-максимизации для решения проблемы. Шаг ожидания используется для назначения точек данных ближайшему кластеру, а шаг максимизации используется для вычисления центроида каждого кластера.

При работе с алгоритмом K-means мы должны позаботиться о следующих вещах:

• При работе с алгоритмами кластеризации, включая K-Means, рекомендуется стандартизировать данные, поскольку такие алгоритмы используют измерения на основе расстояний для определения сходства между точками данных.

• Из-за итеративной природы K-средних и случайной инициализации центроидов K-средние могут придерживаться локального оптимума и могут не сходиться к глобальному оптимуму. Вот почему рекомендуется использовать разные инициализации центроидов.

При работе с алгоритмами кластеризации, включая K-Means, рекомендуется стандартизировать данные, поскольку такие алгоритмы используют измерения на основе расстояний для определения сходства между точками данных.

Из-за итеративной природы K-средних и случайной инициализации центроидов K-средние могут придерживаться локального оптимума и могут не сходиться к глобальному оптимуму. Вот почему рекомендуется использовать разные инициализации центроидов.

PHP-драйвер для работы с ClickHouse-кластером

В предыдущей статье мы уже рассказывали о нашем open-source PHP-драйвере для ClickHouse.

Когда количество узлов становится большим, управление кластером становится неудобным. Поэтому мы разработали простой и достаточно функциональный инструмент для миграции DDL-запросов в ClickHouse-кластер. Далее мы кратко опишем на примерах его возможности.

Для подключения к кластеру используется класс :

В DNS-записи перечислены IP-адреса всех узлов: , что позволяет использовать механизм Round-robin DNS.

Драйвер выполняет подключение к кластеру и отправляет ping-запросы на каждый узел, перечисленный в DNS-записи.

Установка максимального времени подключения ко всем узлам кластера настраивается следующим образом:

Проверка состояния реплик кластера выполняется так:

Состояние ClickHouse-кластера проверяется следующим образом:

• Проверяются соединения со всеми узлами кластера, перечисленными в DNS-записи.
• На каждый узел отправляется , который позволяет определить состояние всех реплик ClickHouse-кластера.

Скорость выполнения запроса может быть увеличена, если не вычитывать значения столбцов , при получении данных из которых выполняются запросы на ZK-кластер.

Для облегченной проверки в драйвере необходимо установить специальный флаг:

Получение списка всех доступных кластеров делается следующим образом:

Например, получить конфигурацию кластеров, которые были описаны выше, можно так:

Получение списка узлов по названию кластера или из шардированных таблиц:

Получение размера таблицы или размеров всех таблиц через отправку запроса на каждый узел кластера:

Получение списка таблиц кластера:

Определение лидера в кластере:

Запросы, связанные, например, с удалением или изменением структуры, отправляются на узел с установленным флагом .

Очистка данных в таблице в кластере:

Метод 1: Эвристики и экспертные оценки

В рамках этого подхода вы на основе опыта, логики использования вашего продукта и клиентских историй, придумываете различные портреты потребителей и затем оцениваете, сколько у вас клиентов попадают под эти определения. Или же можете использовать более численные подходы, основанные на анализе показателей клиентов. Несколько популярных численным эвристик подходов это:

ABC-XYZ

Основная идея разделить клиентов по общему вкладу в вашу выручку и по динамике роста показателей. ABC отвечает за вклад в выручку, XYZ отвечает за стабильность выручки. Это формирует 9 сегментов

AX — самые большие и со стабильной выручкой
AZ — Большие, но они редко делают покупки, выручка не стабильна
CX — самые мелкие, но со стабильной выручкой
CZ — мелкие и выручка не стабильна, покупки совершают редко

В сегмент А определяют клиентов, кто формирует 80% выручки, в сегмент B, кто дает еще 15% и в сегмент C, кто дает 5%. В сегмент X — наименьшую вариативность выручки (можно взять 33 перцентиль), Z — наивысшая вариативность (соответственно верхний 33 перцентиль). Под вариативность я подразумеваю величину дисперсии выручки.

Что дает этот анализ: он позволяет разделить ваших клиентов на группы по степени важности для вашего бизнеса. Клиенты из группы AX, AY, AZ самые большие и вы должны уделять им больше всего внимания

Клиенты групп BX, BY требуют дополнительного внимания, их можно развивать

Внимание к группам в других категориях можно снижать. Особенно хорошо, если вам удастся выделить общности между клиентами в разных сегментах, что позволит вам таргетировать усилия по привлечению нужных клиентов

RFM (Recency-Frequency-Money)

Основная идея разделить клиентов по 3-м свойствам: как давно была продажа клиенту (recency), как часто он покупает товары (frequency), какой объем выручки он сгенерировал(money). В целом подход напоминает ABС-XYZ, но несколько под другим углом.

В рамках этого подхода вы разделяете клиентов по группам Recency, например:

• 0-30 дней
• 31-60 дней
• 61-90 дней
• 90+

По кол-ву покупок, например:

• Более 15
• 10-14
• 5-9
• 0-4

По объему выручки:

• 1000+
• 600-1000
• 200-599
• 0-199

Понятно, что для каждого конкретного продукта, приложения или товара вам нужно установить свои границы.
В итоге вы сможете разделить клиентов на множество сегментов, каждый из которых характеризует клиента по степени важности для вас

Матрица BCG

Основная идея разделить клиентов по категориям объема выручки и темпов роста выручки. Такой подход позволяет определить, кто большой и насколько быстро растет. Все клиенты раскладываются на 4 квадранта:

Звезды — крупнейшие клиенты с высоким темпов роста выручки

Это клиенты, кому надо уделять наибольшее внимание. Это сильная точка роста
Дойные коровы — крупные клиенты, с низкими или отрицательными темпами выручки

Эти клиенты будут формировать ядро вашей текущей выручки. Проглядите коров и потеряете бизнес.
Темные лошадки — пока мелкие клиенты, но с большим темпом роста. Это группы клиентов, на кого надо обращать внимание, т.к. они могут вырасти до звезд или дойных коров.
Собаки — мелкие клиенты с низкими или отрицательными темпами роста. Это клиенты, кому можно уделять наименьшее внимание и применять к ним массовые методы обслуживания, для сокращения издержек.

Преимущества всех эвристических методов — относительная простота реализации и возможность разделить своих клиентов на понятные с точки зрения бизнеса группы.

Недостатки в том, что мы используем всего лишь несколько свойств клиентов, для их описания и исключаем из рассмотрения прочие факторы. В добавок, чаще всего клиенты оказываются в сегментах временно, меняют позицию, а установить реальную общность внутри сегмента оказывается сложно.

По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕСОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ “ФУД ХАУС”По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС7743189292

О компании:
ООО “ФУД ХАУС” ИНН 7743189292, ОГРН 1177746023751 зарегистрировано 16.01.2017 в регионе Москва по адресу: 119435, г Москва, переулок Саввинский Б., дом 12 СТРОЕНИЕ 12, ЭТ 2 П I Ч КОМ 22. Статус: Действующее. Размер Уставного Капитала 2 010 307,35 руб.

Руководителем организации является: Генеральный Директор – Синха Абхай Кумар, ИНН . У организации 1 Учредитель. Основным направлением деятельности является “торговля оптовая неспециализированная пищевыми продуктами, напитками и табачными изделиями”. На 01.01.2019 в ООО “ФУД ХАУС” числится 26 сотрудников.

Реквизиты для договора 
?
 …Скачать

Контактная информация
?

Отзывы об организации 
?: 0

Юридический адрес: ?
По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС
119435, г Москва, переулок Саввинский Б., дом 12 СТРОЕНИЕ 12, ЭТ 2 П I Ч КОМ 22
получен 10.09.2019
зарегистрировано по данному адресу:
По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС

По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС
Руководитель Юридического Лица ?По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС
Генеральный ДиректорПо данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС

Синха Абхай Кумар

Учредители ? ()
Уставный капитал: По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС
2 010 307,35 руб.

Основной вид деятельности: ?По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС
46.39 торговля оптовая неспециализированная пищевыми продуктами, напитками и табачными изделиями

Дополнительные виды деятельности:

Единый Реестр Проверок (Ген. Прокуратуры РФ) ?

Реестр недобросовестных поставщиков: ?
По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС

не числится.

Данные реестра субъектов МСП: ?

Налоговый орган ?
По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС
Инспекция Федеральной Налоговой Службы № 4 По Г.москве
Дата постановки на учет: По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС
10.09.2019

Регистрация во внебюджетных фондах

Уплаченные страховые взносы за 2020 год (По данным ФНС):

Коды статистики

Судебные дела ООО “ФУД ХАУС” ?

По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС

Исполнительные производства ООО “ФУД ХАУС”
?

По данным портала ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС

Лента изменений ООО “ФУД ХАУС”
?

Не является участником проекта ЗАЧЕСТНЫЙБИЗНЕС ?

Щенки

Год рождения в интервале: 2012 – ?

Мать

Дейлина Магнифик Виннер

Малый шпиц

1 помёт:
1 щенок

Риана

Померанский шпиц

12.7.2013

Мать

Айскнехт Амейзинг Саксес

Малый шпиц

№ родословной: RKF 2937303

Родилась:
12 декабря 2010

2 помёта:
2 щенка

Владелец: Кондрашова СветланаСтрана: РоссияГород: Москва

Рус Хаус Ворхут Голди Нотэй

Малый шпиц

№ родословной: RKF 3662580

Родилась:
12 июля 2013

1 помёт:
1 щенок

Рус Хаус Ворхут Летиция Каста

Малый шпиц

Родилась:
25 декабря 2013

2 помёта:
4 щенка

Лихт Штерн Топ Флайт

Померанский шпиц

Родился:
24 июня 2015

Лихт Штерн Орсон Фул Дилайт

Померанский шпиц

Родился:
24 июня 2015

Лихт Штерн Оливер Айс Крим

Померанский шпиц

Родился:
24 июня 2015

1 помёт:
1 щенок

23.10.2015

Мать

Хамеша Стар Айтилла Великолепная

Малый шпиц

Родилась:
28 февраля 2013

2 помёта:
5 щенков

Ксюшкин’с Яруна Воздушная Зефирка

Померанский шпиц

Родилась:
23 октября 2015

Ксюшкин’с Янгус Ванильный Сахарок

Померанский шпиц

Родился:
23 октября 2015

Ксюшкин’с Ясмина Сливочная Помадка

Померанский шпиц

Родилась:
23 октября 2015

7.11.2016

Мать

Рус Хаус Ворхут Фредерика Фонтана

Померанский шпиц

Родилась:
2 октября 2013

1 помёт:
1 щенок

Рус Хаус Ворхут Шейлин Вудди

Померанский шпиц

Родилась:
7 ноября 2016

1.1.2017

Мать

Рус Хаус Ворхут Цецилия

Померанский шпиц

№ родословной: RKF3642053

Родилась:
9 сентября 2012

2 помёта:
2 щенка

Рус Хаус Ворхут Олина Страйтон

Малый шпиц

№ родословной: 4800349

Родилась:
1 января 2017

2 помёта:
3 щенка

Рошель Сладкая Карамелька

Малый шпиц

№ родословной: RKF3961946

Родилась:
10 апреля 2014

1 помёт:
2 щенка

Белоснежная Принцесса Анабель Из Снежных Грез

Малый шпиц

Родилась:
17 января 2017

Баловень Судьбы Арктик Из Снежных Грез

Малый шпиц

Родился:
17 января 2017

5.11.2017

Мать

Кэнди Микс Пауэр Оф Вайт Санта-Фэ

Померанский шпиц

Родилась:
8 марта 2016

1 помёт:
1 щенок

Санта-Фэ Вайт Сноу Квин

Померанский шпиц

Родилась:
5 ноября 2017

Дар Берендея Стэфани

Малый шпиц

№ родословной: РКФ 4380793

Родилась:
19 мая 2015

4 помёта:
5 щенков

Пандора Блек Перл

Померанский шпиц

Родилась:
27 января 2020

Прима Платинум Блонд

Малый шпиц

№ родословной: 27.01.2019

Родилась:
27 января 2020

Как забронировать отель на Филях

Бронирование номера в отелях во время развития науки и техники стало легким, быстрым и удобным. Можно позвонить по телефону +7 499 136-81-95 или отправить онлайн заявку, по которой в считанные минуты менеджеры свяжутся с потенциальным постояльцем. Самое главное – бронирование бесплатно, не нужно оставлять предоплату, а если придется отменить бронь, никаких штрафов отель не взимает – человеческий фактор является высшей ценностью корпоративной культуры.

Все формы бронирования прозрачны для понимания, можно выбрать любой/любые номера: односпальный, двуспальный, улучшенный. Во всех номерах этого недорого отеля Москвы есть все необходимое, что должно быть в гостиницах с тремя звездами

Если необходимо дополнительное спальное место, менеджеры примут во внимание эту просьбу. 

Вся информация подтверждается актуальными фотографиями, представленными на сайте.

FILI HOUSE Hotel  самый универсальный, уютный и гостеприимный отель Москвы, который разрушает стереотип  о дороговизне съема качественного жилья в одном из самых влиятельных городов в Мире.

Список источников

• neerc.ifmo.ru
• habr.com
• coderlessons.com
• filihousehotel.ru
• zachestnyibiznes.ru
• spitz.su