Ana içeriğe atla

Kurs

Python ile Pazarlama için Machine Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 06.2022

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning4 sa16 video53 Egzersiz4,450 XP14,117Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Kurs Açıklaması

Machine Learning’in yükselişi (neredeyse "makinelerin yükselişi" gibi geliyor, değil mi?) ve istatistiksel yöntemlerin pazarlamaya uygulanması alanı kökten değiştirdi. Machine Learning, müşteri memnuniyetini ve yaşam boyu değerini en üst düzeye çıkaran müşteri yolculuklarını optimize etmek için kullanılıyor. Bu kurs, şirketinin pazarlama stratejisini hemen geliştirmek için uygulayabileceğin temel araçları sana sunacak. Müşteri kaybını (churn) tahmin etmek ve nedenlerini yorumlamak, müşteri yaşam boyu değerini ölçmek ve tahmin etmek, ve son olarak ürün satın alma kalıplarına göre müşteri segmentleri oluşturmak için farklı teknikleri nasıl kullanacağını öğreneceksin. Bir telekom şirketinin müşteri verilerini kullanarak churn tahmini yapacak, bir çevrim içi perakendeciden alınan verilerle müşteri yaşam boyu değeri tahmini için bir recency-frequency-monetary veri kümesi oluşturacak ve bir bakkalın ürün satın alma verilerinden müşteri segmentleri inşa edeceksin.

Önkoşullar

Supervised Learning with scikit-learn

1

Machine learning for marketing basics

In this chapter, you will explore the basics of machine learning methods used in marketing. You will learn about different types of machine learning, data preparation steps, and will run several end to end models to understand their power.

Why use ML for marketing? Strategies and use cases

Identify supervised learning examples

Supervised vs. unsupervised learning

Preparation for modeling

Investigate the data

Separate numerical and categorical columns

Encode categorical and scale numerical variables

ML modeling steps

Split data to training and testing

Fit a decision tree

Predict churn with decision tree

Bölümü Başlat

2

Churn prediction and drivers

In this chapter you will learn churn prediction fundamentals, then fit logistic regression and decision tree models to predict churn. Finally, you will explore the results and extract insights on what are the drivers of the churn.

Churn prediction fundamentals

Explore churn rate and split data

Separate features and target variable

Predict churn with logistic regression

Fit logistic regression model

Fit logistic regression with L1 regularization

Identify optimal L1 penalty coefficient

Predict churn with decision trees

Fit decision tree model

Identify optimal tree depth

Identify and interpret churn drivers

Explore logistic regression coefficients

Break down decision tree rules

Bölümü Başlat

3

Customer Lifetime Value (CLV) prediction

In this chapter, you will learn the basics of Customer Lifetime Value (CLV) and its different calculation methodologies. You will harness this knowledge to build customer level purchase features to predict next month's transactions using linear regression.

Customer Lifetime Value (CLV) basics

Build retention and churn tables

Explore retention and churn

Calculating and projecting CLV

Calculate basic CLV

Calculate granular CLV

Calculate traditional CLV

Data preparation for purchase prediction

Build features

Define target variable

Split data to training and testing

Predicting customer transactions

Predict next month transactions

Measure model fit

Explore model coefficients

Bölümü Başlat

4

Customer segmentation

This final chapter dives into customer segmentation based on product purchase history. You will explore two different models that provide insights into purchasing patterns of customers and group them into well separated and interpretable customer segments.

Customer and product segmentation basics

Explore customer product purchase dataset

Understand differences in variables

Data preparation for segmentation

Unskew the variables

Normalize the variables

Build customer and product segmentation

Determine the optimal number of clusters

Build segmentation with k-means clustering

Alternative segmentation with NMF

Visualize and interpret segmentation solutions

K-means segmentation averages

NMF segmentation averages

Congratulations!

Bölümü Başlat

Python ile Pazarlama için Machine Learning

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Pazarlama için Machine Learning eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.