Ana içeriğe atla

Kurs

Python ile Pazarlama için Machine Learning

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 06.2022

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning

4 sa

16 video

53 Egzersiz

4,450 XP

14,222

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için 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

Pazarlama için Machine Learning temelleri

Bu bölümde, pazarlamada kullanılan Machine Learning yöntemlerinin temellerini keşfedeceksin. Farklı Machine Learning türlerini, veri hazırlama adımlarını öğrenecek ve güçlerini anlamak için uçtan uca birkaç model çalıştıracaksın.

Pazarlamada ML neden kullanılır? Stratejiler ve kullanım örnekleri

Supervised learning örneklerini belirle

Supervised ve unsupervised learning

Modelleme için hazırlık

Veriyi incele

Sayısal ve kategorik sütunları ayır

Kategorik değişkenleri kodla ve sayısal değişkenleri ölçeklendir

ML modelleme adımları

Veriyi eğitim ve test olarak ayır

Bir karar ağacı eğit

Karar ağacı ile churn tahmini yap

Bölümü Başlat

2

Churn tahmini ve belirleyicileri

Bu bölümde önce churn tahmininin temel kavramlarını öğrenecek, ardından churn’ü tahmin etmek için lojistik regresyon ve karar ağacı modelleri kuracaksın. Son olarak sonuçları inceleyip churn’ün temel belirleyicilerine dair içgörüler çıkaracaksın.

Churn tahmini temelleri

Churn oranını keşfet ve veriyi böl

Özellikleri ve hedef değişkeni ayır

Lojistik regresyon ile churn tahmini yap

Lojistik regresyon modeli fit et

L1 düzenlileştirme ile lojistik regresyonu uygula

En uygun L1 ceza katsayısını belirle

Karar ağaçlarıyla churn tahmini yap

Karar ağacı modelini uygula

En iyi ağaç derinliğini belirle

Churn sürücülerini belirle ve yorumla

Lojistik regresyon katsayılarını keşfet

Karar ağacı kurallarını parçala

Bölümü Başlat

3

Customer Lifetime Value (CLV) tahmini

Bu bölümde Customer Lifetime Value (CLV) kavramının temellerini ve farklı hesaplama yöntemlerini öğreneceksin. Bu bilgiyi kullanarak müşteri düzeyinde satın alma özellikleri oluşturacak ve gelecek ayın işlemlerini doğrusal regresyonla tahmin edeceksin.

Customer Lifetime Value (CLV) temelleri

Elde tutma ve churn tablolarını oluştur

Elde tutma ve terk oranlarını keşfet

CLV hesaplama ve projeksiyonu

Temel CLV'yi hesapla

Ayrıntılı CLV'yi hesapla

Geleneksel CLV’yi hesapla

Satın alma tahmini için veri hazırlığı

Özellikler oluştur

Hedef değişkeni tanımla

Veriyi eğitim ve teste ayır

Müşteri işlemlerini tahmin etme

Gelecek ayın işlem sayısını tahmin et

Model uyumunu ölç

Model katsayılarını keşfet

Bölümü Başlat

4

Müşteri segmentasyonu

Bu son bölüm, ürün satın alma geçmişine dayalı müşteri segmentasyonuna odaklanır. Müşterilerin satın alma kalıplarına dair içgörü sağlayan iki farklı modeli keşfedecek ve onları net biçimde ayrışan, yorumlanabilir müşteri segmentlerine ayıracaksın.

Müşteri ve ürün segmentasyonunun temelleri

Müşteri ürün satın alım veri kümesini keşfet

Değişkenlerdeki farklılıkları anlamak

Segmentasyon için veri hazırlığı

Değişkenlerin çarpıklığını gider

Değişkenleri normalize et

Müşteri ve ürün segmentasyonu oluştur

En uygun küme sayısını belirle

k-means kümeleme ile segmentasyon oluştur

NMF ile alternatif segmentasyon

Segmentasyon çözümlerini görselleştir ve yorumla

K-means segmentasyon ortalamaları

NMF segmentasyonu ortalamaları

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!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

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