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)