بخشبندی مشتریان در Python
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
امروزه موفقترین شرکتها آنهایی هستند که مشتریان خود را آنچنان خوب میشناسند که میتوانند نیازهایشان را پیشبینی کنند. تحلیلگران داده نقشی کلیدی در استخراج این بینشهای عمیق و بخشبندی مشتریان برای ارائه خدمات بهتر ایفا میکنند.
در این دوره، تکنیکهای دنیای واقعی در زمینه بخشبندی مشتریان و تحلیل رفتار را با استفاده از یک مجموعه داده واقعی شامل تراکنشهای ناشناس مشتریان یک خردهفروش آنلاین خواهید آموخت. ابتدا برای درک روندهای مشتریان، تحلیل کوهورت را اجرا خواهید کرد. سپس یاد میگیرید چگونه بخشهای مشتری قابلتفسیر بسازید.
علاوه بر این، بخشهای ایجاد شده را آمادهسازی کرده و آنها را برای یادگیری ماشین مهیا میکنید. در نهایت، بخشهای خود را با خوشهبندی k-means تنها در چند خط کد قدرتمندتر خواهید کرد! در پایان این دوره، قادر خواهید بود تحلیلهای کاربردی رفتار مشتری و تکنیکهای بخشبندی را به کار بگیرید.
بخشبندی مشتریان در Python
-
مقدمهای بر تحلیل کوهورت None
-
تحلیل کوهورت None
-
معیارهای کوهورت None
-
مصورسازی تحلیل کوهورت None
-
بخشبندی تازگی، تکرار، ارزش مالی (RFM) None
-
محاسبه معیارهای RFM None
-
ساخت بخشهای RFM None
-
تحلیل جدول RFM None
-
پیشپردازش داده None
-
مدیریت متغیرهای چولهشده None
-
مرکزدهی و مقیاسبندی دادهها None
-
پایپلاین پیشپردازش None
-
پیادهسازی عملی خوشهبندی k-means None
-
انتخاب تعداد خوشهها None
-
پروفایلسازی و تفسیر بخشها None
-
راهکار بخشبندی سرتاسری None
-
سخن پایانی None
مشخصات آموزش
بخشبندی مشتریان در Python
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:17
- مدت زمان :4:00:00
- حجم :259.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
- زمان: 02:27:39
- تعداد درس: 24
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 03:02:02
- تعداد درس: 14
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 58:00
- تعداد درس: 12
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 11:25:13
- تعداد درس: 94
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 06:58:57
- تعداد درس: 60
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 08:11:21
- تعداد درس: 28
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 09:44:25
- تعداد درس: 67
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 04:52:43
- تعداد درس: 38
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی