After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
解約（Churn）とは、顧客が取引をやめたり、企業との関係を終了したりすることです。これは通信、ケーブルテレビ、SaaS など幅広い業界で共通の課題であり、解約を予測できる企業は、貴重な顧客を維持するために先手を打ち、競合に先行できます。本コースでは、独自の顧客解約モデルを作成するための道筋をご提供します。データの探索と可視化、モデリングに向けた前処理、Machine Learning を用いた予測、そしてステークホルダーに実用的なインサイトを伝える方法を学びます。コース終了時には、データ分析のための pandas ライブラリと、Machine Learning のための scikit-learn ライブラリを自信を持って使えるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
探索的データ分析
pandas を使って要約統計量を計算し、Seaborn で見やすい可視化を作成しながら、Telco Churn データセットの探索を始めましょう。
2
解約モデルのための前処理
データを探索したら、次は前処理を行い、Machine Learning に使える形に整えます。前処理の意義、内容、進め方を、特徴量選択や特徴量エンジニアリングを含めて学びます。
3
解約予測
データの前処理が完了して Machine Learning の準備が整ったら、いよいよ解約を予測します。scikit-learn を使って Python で教師あり学習モデルを構築する方法を学びます。
4
モデルのチューニング
ハイパーパラメータチューニングでモデルの性能を向上させ、ビジネスに還元できる顧客解約の要因理解をさらに深めましょう。
マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する
コース修了
