이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
R을 사용해 마케팅과 비즈니스 애널리틱스의 세계로 뛰어들어 보세요. 기업은 매일 수많은 의사결정을 내려야 합니다. 통계 모델의 도움을 받으면 감(直感)이 아니라 데이터에 근거해 의사결정을 지원할 수 있어요. 통계 모델링이 비즈니스 성과에 얼마나 큰 영향을 줄 수 있는지 보여 드리겠습니다. 결과를 효과적으로 커뮤니케이션하는 전략을 배우고, 실제로 적용해 의미 있는 변화를 만들어 보세요.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
선형 회귀로 고객 생애가치 모델링하기
어떤 고객이 비즈니스에 가장 가치 있는지 어떻게 판단할 수 있을까요? 선형 회귀를 사용해 고객 생애가치(Customer Lifetime Value)를 모델링하는 방법을 배워 보세요.
2
로지스틱 회귀로 이탈(Churn) 방지하기
고객이 이탈(churn)할지를 예측하는 일은 가치 있는 고객을 타기팅하고, 이탈 위험 고객을 유지하는 데 중요합니다. 로지스틱 회귀로 고객 이탈을 모델링하는 방법을 배워 보세요.
3
생존 분석으로 재주문 시점 모델링하기
생존 분석을 사용해 특정 사건까지 걸리는 시간을 모델링하는 방법을 배워 보세요. 예를 들어 다음 주문까지의 시간이나 고객이 이탈할 때까지의 시간이 될 수 있습니다.
4
주성분 분석으로 차원 축소하기
CRM 데이터는 매우 방대해질 수 있습니다. 수집하는 각 지표에는 고객에 대한 흥미로운 정보가 담겨 있을 수 있어요. 하지만 변수가 너무 많은 데이터세트를 다루기는 어렵습니다. 주성분 분석을 사용해 데이터의 변수 수를 줄이는 방법을 배워 보세요. 이는 데이터 이해도를 높일 뿐 아니라, 정보를 단일 지표로 응축하고 상호 상관된 변수가 많은 회귀 분석에서 다중공선성 문제를 해결하는 데에도 도움이 됩니다.
R
R로 배우는 Machine Learning 기반 마케팅 분석
강의
완료
