README.md

online-retail-segmentasyon/
├── kmeans_model.pkl

├── scaler.pkl

├── README.md

├── sample_input.json         ← Örnek: {"Recency": 20, "Frequency": 5, "Monetary": 1000}



# 🧠 Online Retail Müşteri Segmentasyon Modeli (K-Means)

Bu model, RFM (Recency, Frequency, Monetary) bilgilerine göre müşterileri segmentlere ayırır. Eğitilmiş bir K-Means modelidir.

## 🔢 Girdi
```json

{

  "Recency": 20,

  "Frequency": 5,

  "Monetary": 1000

}





🛠️ Nasıl Kullanılır?

import joblib

import numpy as np



model = joblib.load("kmeans_model.pkl")

scaler = joblib.load("scaler.pkl")



data = scaler.transform([[20, 5, 1000]])

segment = model.predict(data)[0]

print("Segment:", segment)