ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Python

Courses

Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 12/2566

Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

PythonExploratory Data Analysis4 ชม.13 videos45 Exercises3,550 เอ็กซ์พี18,222คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

Churn is when a customer stops doing business or ends a relationship with a company. It’s a common problem across a variety of industries, from telecommunications to cable TV to SaaS, and a company that can predict churn can take proactive action to retain valuable customers and get ahead of the competition. This course will provide you with a roadmap to create your own customer churn models. You’ll learn how to explore and visualize your data, prepare it for modeling, make predictions using machine learning, and communicate important, actionable insights to stakeholders. By the end of the course, you’ll become comfortable using the pandas library for data analysis and the scikit-learn library for machine learning.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Data Manipulation with pandas

1

Exploratory Data Analysis

Begin exploring the Telco Churn Dataset using pandas to compute summary statistics and Seaborn to create attractive visualizations.

Welcome to the course

50 เอ็กซ์พี

Defining customer churn

50 เอ็กซ์พี

Exploring customer churn

50 เอ็กซ์พี

Grouping and summarizing data

50 เอ็กซ์พี

Summary statistics for both classes

100 เอ็กซ์พี

Churn by State

100 เอ็กซ์พี

Exploring your data using visualizations

50 เอ็กซ์พี

Exploring feature distributions

100 เอ็กซ์พี

Customer service calls and churn

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Preprocessing for Churn Modeling

Having explored your data, it's now time to preprocess it and get it ready for machine learning. Learn the why, what, and how of preprocessing, including feature selection and feature engineering.

Data preprocessing

50 เอ็กซ์พี

Identifying features to convert

50 เอ็กซ์พี

Encoding binary features

100 เอ็กซ์พี

One hot encoding

100 เอ็กซ์พี

Feature scaling

100 เอ็กซ์พี

Feature selection and engineering

50 เอ็กซ์พี

Dropping unnecessary features

100 เอ็กซ์พี

Engineering a new column

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Churn Prediction

With your data preprocessed and ready for machine learning, it's time to predict churn! Learn how to build supervised learning machine models in Python using scikit-learn.

Making Predictions

50 เอ็กซ์พี

Predicting whether a new customer will churn

100 เอ็กซ์พี

Training another scikit-learn model

100 เอ็กซ์พี

Evaluating Model Performance

50 เอ็กซ์พี

Creating training and test sets

100 เอ็กซ์พี

Check each sets length

50 เอ็กซ์พี

Computing accuracy

100 เอ็กซ์พี

Model Metrics

50 เอ็กซ์พี

Confusion matrix

100 เอ็กซ์พี

Varying training set size

100 เอ็กซ์พี

Computing precision and recall

100 เอ็กซ์พี

Other model metrics

50 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

Area under the curve

100 เอ็กซ์พี

Precision-recall curve

50 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Model Tuning

Learn how to improve the performance of your models using hyperparameter tuning and gain a better understanding of the drivers of customer churn that you can take back to the business.

Tuning your model

50 เอ็กซ์พี

Tuning the number of features

100 เอ็กซ์พี

Tuning other hyperparameters

100 เอ็กซ์พี

Randomized search

100 เอ็กซ์พี

Feature importances

50 เอ็กซ์พี

Visualizing feature importances

100 เอ็กซ์พี

Improving the plot

100 เอ็กซ์พี

Interpreting feature importances

50 เอ็กซ์พี

Adding new features

50 เอ็กซ์พี

Does model performance improve?

100 เอ็กซ์พี

Computing other metrics

100 เอ็กซ์พี

Final thoughts

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา