After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Churn terjadi ketika pelanggan berhenti bertransaksi atau mengakhiri hubungan dengan sebuah perusahaan. Ini adalah masalah umum di berbagai industri, dari telekomunikasi hingga TV kabel hingga SaaS, dan perusahaan yang dapat memprediksi churn dapat mengambil tindakan proaktif untuk mempertahankan pelanggan bernilai tinggi dan unggul dari pesaing. Kursus ini akan memberikan panduan untuk membuat model churn pelanggan Anda sendiri. Anda akan mempelajari cara mengeksplorasi dan memvisualisasikan data, menyiapkannya untuk pemodelan, membuat prediksi menggunakan machine learning, serta mengomunikasikan wawasan penting yang dapat ditindaklanjuti kepada para pemangku kepentingan. Di akhir kursus, Anda akan nyaman menggunakan pustaka pandas untuk analisis data dan pustaka scikit-learn untuk machine learning.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Eksplorasi Data
Mulailah mengeksplorasi Telco Churn Dataset menggunakan pandas untuk menghitung statistik ringkas dan Seaborn untuk membuat visualisasi yang menarik.
- Selamat datang di kursus ini50 XP
- Mendefinisikan customer churn50 XP
- Mengeksplorasi customer churn50 XP
- Mengelompokkan dan meringkas data50 XP
- Statistika ringkas untuk kedua kelas100 XP
- Churn berdasarkan Negara Bagian100 XP
- Mengeksplorasi data Anda menggunakan visualisasi50 XP
- Menjelajahi distribusi fitur100 XP
- Panggilan layanan pelanggan dan churn100 XP
2
Prapemrosesan untuk Pemodelan Churn
Setelah mengeksplorasi data, kini saatnya melakukan prapemrosesan dan menyiapkannya untuk machine learning. Pelajari alasan, cakupan, dan cara prapemrosesan, termasuk pemilihan fitur dan rekayasa fitur.
3
Prediksi Churn
Dengan data yang telah dipraproses dan siap untuk machine learning, kini saatnya memprediksi churn! Pelajari cara membangun model pembelajaran terawasi di Python menggunakan scikit-learn.
4
Penyetelan Model
Pelajari cara meningkatkan kinerja model menggunakan penyetelan hyperparameter dan dapatkan pemahaman yang lebih baik tentang faktor pendorong churn pelanggan yang dapat Anda bawa kembali ke bisnis.
Analitik Pemasaran: Memprediksi Churn Pelanggan di Python
Kursus
Selesai
