700+ courses, half price
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
Programă
Planul cursului
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 CRM50 XP
- Beneficiile cunoașterii CLV50 XP
- Explorarea datelor100 XP
- Regresie liniară simplă50 XP
- Înțelegerea reziduurilor50 XP
- Estimarea regresiei liniare simple100 XP
- Regresie liniară multiplă50 XP
- Evitarea multicolinearității100 XP
- Interpretarea coeficienților50 XP
- Validarea modelului, calitatea ajustării și predicția50 XP
- Interpretarea calității modelului50 XP
- Predicții viitoare ale vânzărilor100 XP
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.
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.
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.
R
Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R
Curs
finalizat
