Sari la conținutul principal

Curs

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

IntermediarNivel de competențe

Actualizat 05.2024

În acest curs vei învăța cum să folosești data science pentru mai multe sarcini comune de marketing.

Începe cursul gratuit

RMachine Learning

4 h

17 videoclipuri

60 Exerciții

4,200 XP

13,566

Certificat de realizare

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Aceasta este ocazia ta de a pătrunde în lumea analizei de marketing și business folosind R. Zi de zi, companiile trebuie să facă față unui număr mare de decizii. Cu ajutorul modelelor statistice, vei putea susține procesul de luare a deciziilor pe baza datelor, nu a intuiției. Îți vom arăta ce impact semnificativ poate avea modelarea statistică asupra performanței unei afaceri. Vei învăța și vei aplica strategii pentru a-ți comunica rezultatele și a le pune în practică.

Cerințe prealabile

Introduction to Regression in R

1

Modelarea Valorii pe Durata de Viață a Clientului cu Regresie Liniară

Cum poți decide care clienți sunt cei mai valoroși pentru afacerea ta? Învață să modelezi valoarea pe durata de viață a clientului folosind regresia liniară.

Valoarea pe durata vieții clientului în CRM

Beneficiile cunoașterii CLV

Explorarea datelor

Regresie liniară simplă

Înțelegerea reziduurilor

Estimarea regresiei liniare simple

Regresie liniară multiplă

Evitarea multicolinearității

Interpretarea coeficienților

Validarea modelului, calitatea ajustării și predicția

Interpretarea calității modelului

Predicții viitoare ale vânzărilor

Începe capitolul

2

Regresie Logistică pentru Prevenirea Abandonului Clienților

Să anticipezi dacă un client va renunța la serviciile tale este esențial pentru a targeta clienții valoroși și a-i reține pe cei cu risc de abandon. Învață să modelezi abandonul clienților folosind regresia logistică.

Prevenirea abandonului în marketingul online

Aplicarea prevenirii abandonului

Explorarea datelor

Particularitățile variabilei dependente

Modelare și selecția modelului

Specificarea și estimarea modelului

Semnificație statistică

Specificarea modelului

Evaluarea modelului pe datele de antrenament și pragul de decizie

Potrivirea în eșantion – modelul complet

Potrivirea în eșantion pentru modelul restricționat

Găsirea pragului optim

Pericolul supraantrenării

Validare pe date noi și validare încrucișată

Evaluarea potrivirii modelului pe date noi (out-of-sample)

Validarea încrucișată

Începe capitolul

3

Modelarea Timpului până la Recomandă cu Analiza de Supraviețuire

Învață să modelezi timpul până la un eveniment folosind analiza de supraviețuire. Acesta poate fi timpul până la următoarea comandă sau până când un client renunță la servicii.

Analiza de supraviețuire: introducere

Aplicații ale analizei de supraviețuire

Date pentru analiza de supraviețuire

Caracteristicile analizei de supraviețuire

Analiza curbei de supraviețuire prin metoda Kaplan-Meier

Funcția de supraviețuire, funcția de risc și rata de risc

Obiectul de supraviețuire

Analiza Kaplan-Meier

Modelul Cox PH cu covariate constante

Ipoteza hazardului proporțional

Modelul Cox cu Hazard Proporțional

Interpretarea coeficienților

Verificarea ipotezelor modelului și realizarea predicțiilor

Încălcarea ipotezei PH

Ipotezele modelului

Începe capitolul

4

Reducerea Dimensionalității cu Analiza Componentelor Principale

Datele CRM pot deveni foarte extinse. Fiecare metrică colectată poate conține informații interesante despre clienții tăi. Însă gestionarea unui set de date cu prea multe variabile este dificilă. Învață să reduci numărul de variabile din date folosind analiza componentelor principale. Aceasta nu doar că ajută la o mai bună înțelegere a datelor. PCA îți permite și să condensezi informațiile în indici unici și să rezolvi probleme de multicoliniaritate într-o analiză de regresie cu multe variabile intercorrelate.

ACP pentru date CRM

Scopurile ACP

Explorarea datelor

Explorarea structurii de corelație

Calculul ACP

Standardizarea datelor

Calculează o analiză PCA

Obiectul rezultat al unei ACP

Alegerea numărului potrivit de componente principale

Câte componente sunt relevante?

Interpretarea componentelor

Vizualizare cu un biplot

Componente principale într-o analiză de regresie

Analiza de regresie cu multe variabile

Regresie liniară cu componente principale

Începe capitolul

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.