| 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) |