Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Churn bezeichnet, wenn ein Kunde die Geschäftsbeziehung beendet oder nicht mehr mit einem Unternehmen zusammenarbeitet. Das ist in vielen Branchen ein verbreitetes Problem – von Telekommunikation über Kabelfernsehen bis hin zu SaaS. Unternehmen, die Churn vorhersagen können, können proaktiv handeln, wertvolle Kundinnen und Kunden halten und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. In diesem Kurs bekommst du eine Roadmap, um eigene Modelle zur Vorhersage von Kundenabwanderung zu erstellen. Du lernst, deine Daten zu erkunden und zu visualisieren, sie für das Modeling aufzubereiten, mit Machine Learning Vorhersagen zu treffen und wichtige, umsetzbare Erkenntnisse an Stakeholder zu kommunizieren. Am Ende des Kurses fühlst du dich sicher im Umgang mit der Bibliothek pandas für die Datenanalyse und scikit-learn für Machine Learning.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Explorative Datenanalyse
Erkunde den Telco-Churn-Datensatz mit pandas für zusammenfassende Statistiken und Seaborn für aussagekräftige Visualisierungen.
- Willkommen zum Kurs50 XP
- Kundenabwanderung definieren50 XP
- Kundenabwanderung erkunden50 XP
- Daten gruppieren und zusammenfassen50 XP
- Zusammenfassende Statistiken für beide Klassen100 XP
- Churn nach Bundesstaat100 XP
- Daten mit Visualisierungen erkunden50 XP
- Verteilungen von Features erkunden100 XP
- Kundenservice-Anrufe und Churn100 XP
2
Preprocessing für Churn-Modelle
Nachdem du deine Daten erkundet hast, ist es Zeit für das Preprocessing, damit sie bereit für Machine Learning sind. Lerne das Warum, Was und Wie der Vorverarbeitung, inklusive Feature Selection und Feature Engineering.
3
Churn-Vorhersage
Mit aufbereiteten Daten kannst du jetzt Churn vorhersagen! Lerne, überwachte Machine-Learning-Modelle in Python mit scikit-learn zu bauen.
4
Modell-Tuning
Lerne, die Leistung deiner Modelle mit Hyperparameter-Tuning zu verbessern, und gewinne ein besseres Verständnis der Treiber der Kundenabwanderung, das du ins Business mitnehmen kannst.
Marketing Analytics: Kundenabwanderung in Python vorhersagen
Kurs
abgeschlossen
