Tin mới nhất

Menu

Chia Sẻ Khóa Học Customer Analytics Trong Python 2020 [Khóa 9318 A]


Khóa học phân tích khách hàng cho người mới bắt đầu và nâng cao trong Python: PCA, K-means Clustering, Elasticity Modeling & Deep Neural Networks.

Bạn sẽ học được gì:

  • + Làm chủ phân tích khách hàng cho Beginner và nâng cao.
  • + Tìm hiểu các loại phân tích quan trọng nhất được áp dụng bởi các công ty vừa và lớn.
  • + Được tiếp cận với một đội ngũ giảng viên chuyên nghiệp với các kỹ năng định lượng đặc biệt.
  • + Chinh phục người phỏng vấn bằng cách có được một kỹ năng họ mong muốn.
  • + Hiểu lý thuyết mô hình tiếp thị cơ bản: phân khúc, nhắm mục tiêu, định vị, kết hợp tiếp thị và độ co giãn giá;
  • + Áp dụng phân khúc cho khách hàng của bạn, bắt đầu từ dữ liệu thô và tiếp cận các phân khúc khách hàng cuối cùng;
  • + Thực hiện K-means clustering với trọng tâm phân tích khách hàng;
  • + Áp dụng Principal Components Analysis (PCA) trên dữ liệu của bạn.
  • + Kết hợp PCA và K-means cho phân khúc khách hàng chuyên nghiệp hơn;
  • + Triển khai các mô hình của bạn trên một bộ dữ liệu khác nhau;
  • + Tìm hiểu làm thế nào để mô hình tỷ lệ mua hàng thông qua xác suất co giãn mua hàng;
  • + Mô hình lựa chọn thương hiệu bằng cách khám phá độ co giãn của giá cả và giá chéo;
  • + Hoàn thành chu kỳ mua bằng cách dự đoán độ co giãn của số lượng mua.
  • + Thực hiện mô hình black box deep learning với TensorFlow 2.0 để dự đoán hành vi mua với độ chính xác tuyệt đối.
  • + Có thể tối ưu hóa neural networks của bạn để nâng cao kết quả.

Khoa học dữ liệu và Marketing là hai trong số những xu hướng chính giúp các công ty tạo ra giá trị và luôn dẫn đầu trong nền kinh tế phát triển nhanh hiện nay. Khóa học này là nơi gặp gỡ của marketing và khoa học dữ liệu!

Khóa học này là cách tốt nhất để phân biệt bản thân bạn với một bộ kỹ năng rất hiếm và cực kỳ giá trị.

Bạn sẽ học được gì trong khóa học này?

Khóa học này được đóng gói với kiến ​​thức, bao gồm một số phương pháp thú vị nhất được sử dụng bởi các công ty, tất cả được thực hiện trong Python.

Vì Phân tích khách hàng là một chủ đề rộng, chúng tôi đã tạo ra 5 phần khác nhau để khám phá các khía cạnh khác nhau của quy trình phân tích. 

Dưới đây là 5 phần chính:

  • 1. Chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn lý thuyết có liên quan mà bạn cần để bắt đầu thực hiện phân tích khách hàng.
  • 2. Sau đó, chúng tôi sẽ thực hiện phân tích cụm và giảm kích thước để giúp bạn phân khúc khách hàng của mình.
  • 3. Bước thứ ba bao gồm việc áp dụng thống kê mô tả như là phần khám phá trong phân tích của bạn.
  • 4. Sau đó, chúng tôi sẽ sẵn sàng tham gia mô hình co giãn cho xác suất mua, lựa chọn thương hiệu và số lượng mua.
  • 5. Cuối cùng, chúng tôi sẽ tận dụng sức mạnh của Deep Learning để dự đoán hành vi trong tương lai.

CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤTXEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY 



Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia sẽ bài viết lên:

Nhà Sách Tin Học

Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!

No Comment to " Chia Sẻ Khóa Học Customer Analytics Trong Python 2020 [Khóa 9318 A] "

  • To add an Emoticons Show Icons
  • To add code Use [pre]code here[/pre]
  • To add an Image Use [img]IMAGE-URL-HERE[/img]
  • To add Youtube video just paste a video link like http://www.youtube.com/watch?v=0x_gnfpL3RM