After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Đây là cơ hội để bạn bước vào thế giới marketing và phân tích kinh doanh với R. Mỗi ngày, doanh nghiệp phải đối mặt với vô số quyết định. Với sự hỗ trợ của các mô hình thống kê, bạn sẽ có thể hỗ trợ quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính. Hãy để chúng tôi cho bạn thấy mô hình thống kê có thể tạo ra tác động lớn thế nào đến hiệu suất doanh nghiệp. Bạn sẽ học và áp dụng các chiến lược để truyền đạt kết quả của mình và giúp chúng tạo ra khác biệt.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Mô hình hóa Giá trị Vòng đời Khách hàng bằng Hồi quy Tuyến tính
Làm thế nào để quyết định khách hàng nào mang lại giá trị cao nhất cho doanh nghiệp? Học cách mô hình hóa giá trị vòng đời khách hàng bằng hồi quy tuyến tính.
- Giá trị vòng đời khách hàng trong CRM50 XP
- Lợi ích của việc biết CLV50 XP
- Khám phá dữ liệu100 XP
- Hồi quy tuyến tính đơn50 XP
- Hiểu về phần dư (residual)50 XP
- Ước lượng hồi quy tuyến tính đơn100 XP
- Hồi quy tuyến tính bội50 XP
- Tránh đa cộng tuyến100 XP
- Diễn giải hệ số50 XP
- Xác thực mô hình, độ phù hợp của mô hình và dự đoán50 XP
- Diễn giải độ phù hợp của mô hình50 XP
- Dự đoán doanh số trong tương lai100 XP
2
Hồi quy Logistic để Phòng ngừa Rời bỏ (Churn)
Dự đoán việc khách hàng sẽ rời bỏ (churn) rất quan trọng để nhắm mục tiêu khách hàng giá trị và giữ chân những người có nguy cơ. Học cách mô hình hóa churn của khách hàng bằng hồi quy logistic.
3
Mô hình hóa Thời gian Tái đặt hàng với Phân tích Sống sót
Học cách mô hình hóa thời gian đến một sự kiện bằng phân tích sống sót. Đây có thể là thời gian cho đến lần đặt hàng tiếp theo hoặc cho đến khi một người rời bỏ.
4
Giảm Chiều dữ liệu với Phân tích Thành phần Chính
Dữ liệu CRM có thể rất đồ sộ. Mỗi chỉ số bạn thu thập có thể mang một thông tin thú vị về khách hàng. Nhưng xử lý một tập dữ liệu có quá nhiều biến là điều khó khăn. Học cách giảm số lượng biến trong dữ liệu của bạn bằng phân tích thành phần chính. Cách này không chỉ giúp bạn hiểu dữ liệu tốt hơn. PCA còn cho phép cô đọng thông tin thành các chỉ số đơn và giải quyết vấn đề đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy với nhiều biến tương quan cao.
R
Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R
Hoàn
thành khóa học
