* Êtes-vous spécialisés dans la réparation d’une marque particulière ?

Je travaille sur un projet d’analyse de données concernant la satisfaction client dans un restaurant. J’ai collecté des données variées : des notes attribuées à différents aspects du restaurant (nourriture, service, ambiance), des commentaires textuels, la fréquence de visite des clients, et des données démographiques basiques (âge, genre).

Je souhaite maintenant segmenter ma clientèle pour mieux comprendre les différents profils et adapter mon offre. J’hésite entre plusieurs approches de clustering, notamment K-means, clustering hiérarchique, et DBSCAN.

Plus précisément, je me demande : quels sont les avantages et inconvénients spécifiques de chacune de ces méthodes (K-means, clustering hiérarchique, DBSCAN) pour segmenter ma clientèle de restaurant, en prenant en compte la nature de mes données (notes, texte, données démographiques, etc.)? Et, compte tenu de la potentielle présence de valeurs aberrantes ou de clusters de formes irrégulières dans mes données, quelle méthode me recommanderiez-vous et pourquoi? Je suis ouvert à d’autres suggestions si vous pensez qu’une autre technique serait plus pertinente. Je veux aussi savoir comment je peux évaluer la qualité des clusters obtenus avec chacune de ces méthodes, en utilisant des métriques appropriées pour des données de ce type? Enfin, comment puis-je intégrer l’analyse des sentiments des commentaires textuels dans le processus de clustering?

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