3D-визуализации — GistiQ

Для чего

Сегментация клиентов по нескольким параметрам, многомерный анализ данных, научные публикации и диссертации, презентации с wow-эффектом.

Инструменты: Manim ThreeDScene, matplotlib 3D, Plotly 3D.

Формат вывода

+MP4 с вращением камеры на 360° для полного обзора+PNG статичный ракурс для отчётов+Интерактивный HTML (Plotly 3D) — вращение мышкой в браузере

Пример: 3D Scatter Plot — кластеризация клиентов

Трёхмерное пространство

Оси: частота покупок (X), средний чек (Y), LTV — пожизненная ценность (Z). Результат — наглядное выделение трёх сегментов: Красный кластер — VIP-клиенты с высоким чеком и частыми покупками. Зелёный кластер — «спящие» клиенты, которые были активны, но сейчас не покупают. Синий кластер — новые клиенты, которые недавно пришли, потенциал неясен. Применение: таргетирование маркетинговых кампаний, персонализация предложений, приоритезация работы менеджеров.

Отраслевые применения

FinTech — скоринг заёмщиков: 3D Scatter с кластерами надёжных и рискованных клиентов. RFM-анализ — Recency, Frequency, Monetary
E-commerce — сегментация покупателей по частоте, сумме и давности покупок. Визуализация результатов ML-кластеризации
SaaS — анализ пользователей по активности, платежам и использованию фич

3D Scatter Plot — трёхмерная диаграмма рассеяния

Что показывает: объекты в 3D-пространстве с возможностью кластеризации и вращения камеры. Бизнес-кейс: сегментация клиентов по трём параметрам одновременно. RFM-анализ — Recency, Frequency, Monetary. Многомерный анализ продуктов. Визуализация результатов ML-кластеризации. Пример: три кластера по 500 точек каждый, цветовое кодирование (красный/зелёный/синий), вращение камеры на 360 градусов для полного обзора.