Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Machine Learning cho Marketing với Python

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 06, 2022

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonMachine Learning4 giờ16 video53 Bài tập4,450 XP14,118Giấy Chứng Nhận Thành Tích

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty

Đào tạo 2 người trở lên?

Thử DataCamp for Business

Mô tả khóa học

Sự trỗi dậy của machine learning (nghe hơi giống "sự trỗi dậy của máy móc"?) và việc áp dụng các phương pháp thống kê vào marketing đã thay đổi lĩnh vực này mãi mãi. Machine learning đang được dùng để tối ưu hành trình khách hàng nhằm tối đa hóa mức độ hài lòng và giá trị vòng đời của họ. Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn những công cụ nền tảng có thể áp dụng ngay để cải thiện chiến lược marketing của công ty. Bạn sẽ học cách dùng các kỹ thuật khác nhau để dự đoán churn và diễn giải các yếu tố tác động, đo lường và dự báo giá trị vòng đời khách hàng, và cuối cùng, xây dựng phân khúc khách hàng dựa trên mô hình mua sản phẩm. Bạn sẽ sử dụng dữ liệu khách hàng từ một công ty viễn thông để dự đoán churn, tạo bộ dữ liệu recency-frequency-monetary từ một nhà bán lẻ trực tuyến để dự đoán giá trị vòng đời khách hàng, và xây dựng phân khúc khách hàng từ dữ liệu mua hàng của một cửa hàng tạp hóa.

Điều kiện tiên quyết

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

Bắt Đầu Chương

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

Bắt Đầu Chương

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

Bắt Đầu Chương

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!

Bắt Đầu Chương

Machine Learning cho Marketing với Python

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng Ký Ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Machine Learning cho Marketing với Python ngay hôm nay!

Tạo tài khoản miễn phí

hoặc

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.