คอร์ส
Customer Segmentation in Python
ระดับกลางระดับทักษะ
อัปเดตแล้ว 03/2569
PythonData Manipulation4 ชม.17 วิดีโอ55 แบบฝึกหัด4,400 XP21,689ใบรับรองความสำเร็จ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง
กำลังฝึกอบรมทีม?
ลองใช้สำหรับธุรกิจคำอธิบายคอร์ส
ข้อกำหนดเบื้องต้น
Supervised Learning with scikit-learn1
Cohort Analysis
In this first chapter, you will learn about cohorts and how to analyze them. You will create your own customer cohorts, get some metrics and visualize your results.
2
Recency, Frequency, and Monetary Value Analysis
In this second chapter, you will learn about customer segments. Specifically, you will get exposure to recency, frequency and monetary value, create customer segments based on these concepts, and analyze your results.
3
Data Preprocessing for Clustering
Once you created some segments, you want to make predictions. However, you first need to master practical data preparation methods to ensure your k-means clustering algorithm will uncover well-separated, sensible segments.
4
Customer Segmentation with K-means
In this final chapter, you will use the data you pre-processed in Chapter 3 to identify customer clusters based on their recency, frequency, and monetary value.
Customer Segmentation in Python
คอร์สเสร็จสมบูรณ์ รับใบรับรองความสำเร็จ
เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณแชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที
ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Customer Segmentation in Python วันนี้!
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา