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पाठ्यक्रम

Machine Learning for Marketing Analytics in R

मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 05/2024
In this course you'll learn how to use data science for several common marketing tasks.
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RMachine Learning4 घंटे17 वीडियो60 अभ्यास4,200 XP13,481उपलब्धि का प्रमाण पत्र

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पाठ्यक्रम विवरण

This is your chance to dive into the worlds of marketing and business analytics using R. Day by day, there are a multitude of decisions that companies have to face. With the help of statistical models, you're going to be able to support the business decision-making process based on data, not your gut feeling. Let us show you what a great impact statistical modeling can have on the performance of businesses. You're going to learn about and apply strategies to communicate your results and help them make a difference.

पूर्व आवश्यकताएं

Introduction to Regression in R
1

Modeling Customer Lifetime Value with Linear Regression

How can you decide which customers are most valuable for your business? Learn how to model the customer lifetime value using linear regression.
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2

Logistic Regression for Churn Prevention

Predicting if a customer will leave your business, or churn, is important for targeting valuable customers and retaining those who are at risk. Learn how to model customer churn using logistic regression.
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3

Modeling Time to Reorder with Survival Analysis

4

Reducing Dimensionality with Principal Component Analysis

CRM data can get very extensive. Each metric you collect could carry some interesting information about your customers. But handling a dataset with too many variables is difficult. Learn how to reduce the number of variables in your data using principal component analysis. Not only does this help to get a better understanding of your data. PCA also enables you to condense information to single indices and to solve multicollinearity problems in a regression analysis with many intercorrelated variables.
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Machine Learning for Marketing Analytics in R
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