Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,121 @@
+import streamlit as st
+import numpy as np
+import joblib
+
+# MODEL YÜKLE / LOAD MODEL
+# Dosya adlarının klasöründekilerle aynı olduğundan emin ol!
+try:
+    model = joblib.load("kmeans.pkl")
+    scaler = joblib.load("scaler.pkl")
+except:
+    st.error("Model dosyaları bulunamadı! / Model files not found!")
+
+st.set_page_config(page_title="Customer Segmentation", page_icon="💎")
+st.title("Customer Personality Segmentation / Müşteri Segmentasyonu")
+st.write("---")
+
+# 📊 SIDEBAR (Kriterler / Criteria)
+st.sidebar.header("📊 Segment Criteria / Segment Kriterleri")
+
+st.sidebar.subheader("💎 Premium")
+st.sidebar.write("Income / Gelir > 100,000")
+st.sidebar.write("Spending / Harcama > 2,000")
+st.sidebar.write("Children / Çocuk = 0")
+
+st.sidebar.write("---")
+
+st.sidebar.subheader("🛒 Budget / Bütçeli")
+st.sidebar.write("Income / Gelir > 40,000")
+st.sidebar.write("Spending / Harcama > 500")
+
+st.sidebar.write("---")
+
+st.sidebar.subheader("📉 Occasional / Seyrek")
+st.sidebar.write("Income / Gelir < 20,000")
+st.sidebar.write("Spending / Harcama < 100")
+
+st.sidebar.write("---")
+
+st.sidebar.subheader("⚠️ Alternative / Alternatif")
+st.sidebar.write("Others / Diğerleri")
+
+# 🎯 INPUTLAR / INPUTS
+col1, col2 = st.columns(2)
+
+with col1:
+    # İstediğin 110.000 ve 3.000 değerlerini varsayılan (default) yaptım:
+    income = st.number_input("Income / Gelir ($)", value=110000)
+    spending = st.number_input("Spending / Harcama ($)", value=3000)
+
+with col2:
+    kidhome = st.number_input("Kids / Çocuklar", value=0)
+    teenhome = st.number_input("Teens / Gençler", value=0)
+    recency = st.slider("Recency / Son Alışveriş (Gün)", 0, 100, 15)
+
+# FEATURE ENGINEERING
+children = kidhome + teenhome
+
+st.write("---")
+
+# 🔥 SEGMENT FONKSİYONU / SEGMENT FUNCTION
+def segment_belirle(income, spending, children):
+    # Premium Kuralı
+    if income > 100000 and spending > 2000 and children == 0:
+        return "💎 Premium"
+    # Budget Kuralı
+    elif income > 40000 and spending > 500:
+        return "🛒 Budget"
+    # Occasional Kuralı
+    elif income < 20000 and spending < 100:
+        return "📉 Occasional"
+    # Diğerleri
+    else:
+        return "⚠️ Alternative"
+
+# 🚀 BUTON / PREDICT
+if st.button("Predict Segment / Segmenti Tahmin Et", use_container_width=True):
+
+    try:
+        # MODEL GİRDİSİ (4 Özellik beklediğini varsayıyoruz)
+        # Sıralama: [Income, Spending, Children, Recency]
+        data = np.array([[income, spending, children, recency]])
+        data_scaled = scaler.transform(data)
+        cluster = model.predict(data_scaled)[0]
+
+        # 🔥 ASIL SONUÇ (KURAL)
+        segment = segment_belirle(income, spending, children)
+
+        # Kullanıcıya bilgi ver / Info Box
+        st.info(f"""
+        📌 **Entered Values / Girilen Değerler:**
+        - Income / Gelir: **${income:,}**
+        - Spending / Harcama: **${spending:,}**
+        - Total Children / Toplam Çocuk: **{children}**
+        - Recency / Güncellik: **{recency} days**
+        """)
+
+        st.write(f"🔍 **AI Cluster / Model Kümesi:** {cluster}")
+
+        # 🎯 SONUÇ GÖSTERİMİ / RESULT DISPLAY
+        if segment == "💎 Premium":
+            st.balloons() # 🎈 Premium tebriği!
+            st.success("### Result: 💎 Premium Customer / Değerli Müşteri")
+            st.write("This customer is high-value and loyal. / Bu müşteri yüksek değerli ve sadıktır.")
+
+        elif segment == "🛒 Budget":
+            st.info("### Result: 🛒 Budget Customer / Bütçeli Müşteri")
+            st.write("Standard customer with stable spending. / Dengeli harcaması olan standart müşteri.")
+
+        elif segment == "📉 Occasional":
+            st.warning("### Result: 📉 Occasional Customer / Seyrek Müşteri")
+            st.write("Low frequency, potential for campaigns. / Düşük frekanslı, kampanya hedefi olabilir.")
+
+        else:
+            st.error("### Result: ⚠️ Alternative Customer / Alternatif Müşteri")
+            st.write("Uncategorized or unique behavior. / Kategorize edilmemiş veya özel davranışlı.")
+
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error / Hata oluştu: {e}")
+
+st.write("---")
+st.caption("Marketing Campaign Analysis 2026 | Streamlit Multi-Language App")

kmeans.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f0e7250d5837fcc0f6ceae33875b8102b9825a7f9aebc45f1c15e039f4ef8dfa
+size 9863

scaler.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2547f2bb9157dff5763ddabaa854d90bcfd97b3f07017833b79165e72a30f040
+size 999