Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Rezygnacja (churn) ma miejsce wtedy, gdy klient przestaje korzystać z usług firmy lub kończy z nią współpracę. To powszechny problem w wielu branżach – od telekomunikacji, przez telewizję kablową, po SaaS. Firma, która potrafi przewidzieć churn, może proaktywnie działać na rzecz utrzymania wartościowych klientów i wyprzedzić konkurencję. Ten kurs dostarczy ci gotowej ścieżki do budowania własnych modeli przewidywania rezygnacji klientów. Nauczysz się eksplorować i wizualizować dane, przygotowywać je do modelowania, tworzyć prognozy za pomocą uczenia maszynowego oraz komunikować istotne, praktyczne wnioski interesariuszom. Po ukończeniu kursu będziesz swobodnie korzystać z biblioteki pandas do analizy danych i biblioteki scikit-learn do uczenia maszynowego.
Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Eksploracyjna analiza danych
Zacznij eksplorować zbiór danych Telco Churn – użyj biblioteki pandas do obliczania statystyk opisowych oraz biblioteki Seaborn do tworzenia przejrzystych wizualizacji.
- Witaj w kursie50 XP
- Definiowanie churnu klientów50 XP
- Badanie odejść klientów50 XP
- Grupowanie i podsumowywanie danych50 XP
- Statystyki podsumowujące dla obu klas100 XP
- Rezygnacja według stanu100 XP
- Eksploracja danych za pomocą wizualizacji50 XP
- Eksploracja rozkładów cech100 XP
- Połączenia z obsługą klienta a rezygnacja100 XP
2
Przetwarzanie wstępne danych do modelowania churnu
Po eksploracji danych czas je przetworzyć i przygotować do uczenia maszynowego. Dowiedz się, dlaczego, co i jak należy przetwarzać – w tym jak przeprowadzać selekcję i inżynierię cech.
3
Przewidywanie churnu
Dane są przetworzone i gotowe do uczenia maszynowego – czas przewidywać churn! Naucz się budować modele uczenia nadzorowanego w Pythonie za pomocą biblioteki scikit-learn.
4
Dostrajanie modelu
Naucz się poprawiać wydajność modeli za pomocą strojenia hiperparametrów i lepiej zrozum czynniki wpływające na rezygnację klientów – wiedzę, którą możesz przełożyć na działania biznesowe.
Marketing Analytics: Przewidywanie rezygnacji klientów w Pythonie
Kurs
ukończony
