توضیحات

آموزش تحلیل و پیش بینی رفتار مشتری به کمک پایتون

نام دوره : Customer Analytics in Python

پیش نیاز:

• شما باید Anaconda را نصب کنید. ما در یکی از اولین ویدیو های دوره به شما نشان خواهیم داد که چگونه این کار را انجام دهید
• برنامه نویسی پایه پایتون
• تمایل و اشتیاق به یادگیری و تمرین

توضیحات:

علم داده و بازاریابی دو نیروی محرکه کلیدی هستند که به شرکت‌ها کمک می‌کنند ارزش ایجاد کنند و در اقتصاد پرشتاب امروزی در صدر قرار بگیرند.

خوش آمدید به…

تجزیه و تحلیل مشتری در پایتون – مکانی که بازاریابی و علم داده با هم ملاقات می کنند!

این دوره بهترین راه برای متمایز کردن خود با یک مجموعه مهارت بسیار نادر و بسیار ارزشمند است.

در دوره آموزش تحلیل و پیش بینی رفتار مشتری به کمک پایتون چه چیزی یاد خواهید گرفت؟

این دوره مملو از دانش است و برخی از هیجان انگیزترین روش های مورد استفاده شرکت ها را که همگی در پایتون پیاده سازی شده اند، پوشش می دهد.

از آنجایی که تجزیه و تحلیل مشتری یک موضوع گسترده است، ما 5 بخش مختلف را برای بررسی جنبه های مختلف فرآیند تحلیل ایجاد کرده ایم. هر کدام از آنها جنبه های قوی و کاستی های خود را خواهند داشت.

ما هر دو روی سکه را برای هر قسمت بررسی می کنیم، در حالی که مطمئن می شویم چیزی جز مهم ترین و مرتبط ترین اطلاعات در اختیار شما قرار نمی دهیم!

در اینجا 5 بخش اصلی آورده شده است:

1. شما را با تئوری مربوطه آشنا می کنیم که برای شروع تجزیه و تحلیل مشتری به آن نیاز دارید

ما این قسمت را تا حد امکان کوتاه کرده ایم تا تجربه عملی بیشتری در اختیار شما قرار دهیم. با این وجود، اینجا مکانی است که مبتدیان بازاریابی در مورد اصول بازاریابی و دلایل استفاده از مدل های خاص در طول دوره یاد می گیرند.

2. سپس تجزیه و تحلیل خوشه ای و کاهش ابعاد را انجام خواهیم داد تا به شما کمک کنیم مشتریان خود را تقسیم بندی کنید

از آنجایی که این دوره مبتنی بر پایتون است، ما با چندین بسته محبوب کار خواهیم کرد – NumPy، SciPy و scikit-learn.

از نظر خوشه بندی، ما هر دو روش خوشه بندی سلسله مراتبی و مسطح را نشان خواهیم داد و در نهایت بر روی الگوریتم K-means تمرکز می کنیم.

در طول مسیر، ما داده ها را به طور مناسب تجسم خواهیم کرد تا درک شما از روش ها را حتی بیشتر کنیم.

وقتی نوبت به کاهش ابعاد می رسد، یک بار دیگر از طریق بسته scikit-learn (sklearn) از تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) استفاده می کنیم.

در نهایت، ما این دو مدل را ترکیب می‌کنیم تا به بینش بهتری در مورد مشتریان خود برسیم. و البته، استقرار مدل را که از طریق بسته ترشی پیاده‌سازی خواهیم کرد، فراموش نخواهیم کرد.

3. مرحله سوم شامل استفاده از آمار توصیفی به عنوان بخش اکتشافی تجزیه و تحلیل شما است

پس از تقسیم بندی، رفتار مشتریان نیاز به تفسیر دارد.

و هیچ چیز شهودی تر از به دست آوردن آمار توصیفی بر اساس برند و بخش و تجسم یافته ها نیست.

این بخشی از دوره است که در آن شما اثر «آها!» را خواهید داشت.

از طریق تجزیه و تحلیل توصیفی، فرضیه های خود را در مورد بخش های خود شکل می دهیم، بنابراین در نهایت زمینه را برای مدل سازی بعدی فراهم می کنیم.

4. پس از آن، ما برای احتمال خرید، انتخاب برند و مقدار خرید آماده خواهیم بود تا با مدل سازی کشش درگیر شویم.

در بیشتر کتاب‌های درسی، کشش‌ها را می‌بینید که بسته به قیمت و کمیت به عنوان معیارهای ثابت محاسبه می‌شوند.

اما مفهوم کشسانی در واقع بسیار گسترده تر است.

ما آن را با محاسبه کشش احتمال خرید، کشش قیمت خود انتخاب برند، کشش قیمت متقاطع انتخاب نام تجاری و کشش کمیت خرید به تفصیل بررسی خواهیم کرد.

ما از رگرسیون های خطی و رگرسیون های لجستیک استفاده خواهیم کرد که یک بار دیگر از طریق کتابخانه sklearn پیاده سازی می شوند.

ما تحقیقات پیشرفته ای را در مورد این موضوع انجام می دهیم تا مطمئن شویم که شما نسبت به همتایان خود برتری دارید.

در حالی که ما روی حدود 20 مدل مختلف تمرکز می کنیم، شما این شانس را خواهید داشت که با بیش از 100 نوع مختلف از آنها تمرین کنید، که همگی بینش های بیشتری را در اختیار شما قرار می دهند!

5. در نهایت، ما از قدرت یادگیری عمیق برای پیش‌بینی رفتار آینده استفاده می‌کنیم

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در خط مقدم انقلاب علم داده قرار دارند.

به همین دلیل ما نتوانستیم آن را در این دوره لحاظ نکنیم.

ما از چارچوب TensorFlow 2.0 برای ایجاد یک شبکه عصبی پیشخور (که به عنوان شبکه عصبی مصنوعی نیز شناخته می شود) استفاده خواهیم کرد.

این بخشی است که در آن ما یک مدل جعبه سیاه خواهیم ساخت و اساساً به ما کمک می‌کند تا در پیش‌بینی‌هایمان درباره رفتار آینده مشتریانمان به دقت بالای 90 درصد برسیم.

چرا به این مهارت ها نیاز دارید؟

1. حقوق/درآمد – مشاغل در زمینه علم داده امروزه از محبوب‌ترین مشاغل در دنیای شرکت‌ها هستند.

همه کسب‌وکارهای B2C به مزایای کار با داده‌های مشتری که در اختیار دارند، برای درک و هدف‌گیری بهتر مشتریان خود پی برده‌اند.

2. تبلیغات – حتی اگر شما یک دانشمند داده ماهر هستید، تنها راه برای رشد حرفه ای شما این است که دانش خود را گسترش دهید.

این دوره یک مهارت بسیار نادر را ارائه می دهد که در بسیاری از صنایع مختلف قابل استفاده است.

3. آینده ایمن – تقاضا برای افرادی که اعداد و داده ها را درک می کنند و می توانند آن ها را تفسیر کنند، به طور تصاعدی در حال افزایش است.

احتمالاً در مورد تعداد مشاغلی که به زودی خودکار می شوند شنیده اید، درست است؟

خوب، بخش بازاریابی شرکت ها در حال حاضر با علم داده متحول شده است و سوار شدن بر آن موج دروازه شما به سوی آینده ای امن است.

دوره آموزش تحلیل و پیش بینی رفتار مشتری به کمک پایتون برای چه کسانی است:

• افرادی که می خواهند در علم داده شغلی داشته باشند
• افرادی که می خواهند شغلی در زمینه هوش تجاری داشته باشند
• افرادی که علاقه زیادی به اعداد و تجزیه و تحلیل کمی دارند
• افرادی که در علم داده کار می کنند به دنبال گسترش دانش خود در تجزیه و تحلیل بازاریابی هستند
• افرادی که در بازاریابی کار می کنند و به دنبال رشد شغلی در حوزه علم داده هستند

بخشی از دوره: