Прогнозирование и анализ ухода клиентов в R

Удержание существующих клиентов является одним из наиболее экономически эффективных способов развития бизнеса, что делает прогнозирование оттока клиентов критическим навыком для современных аналитиков данных. Этот текстовый курс поможет вам пройти процесс выявления клиентов, подверженных риску, с использованием R, от необработанных данных до практических предсказаний. Вы перейдете от понимания основных показателей клиентов к созданию надежных моделей машинного обучения. С помощью четких объяснений и примеров структурированного кода вы узнаете, как готовить реальные наборы данных, обрабатывать дисбалансы классов, обучать предсказывающие алгоритмы и оценивать их производительность для принятия бизнес-решений. Что вы узнаете: Понимание основных концепций, бизнес-метрики и жизненного цикла удержания клиентов; Очистка и предварительная обработка беспорядочных наборов данных клиентов с помощью современных пакетов R, таких как tidyverse; Эффективная работа с несбалансированными данными с использованием методов выборки и выборки; Создание моделей предсказания с использование классификации Алгоритмы, такие как логистическая регрессия и деревья решений; Оценка производительности модели с использованием современных рабочих процессов tidymodels, матриц путаницы и кривых ROC; Перевод технических предсказаний модели в практические стратегии удержания бизнеса. Курс начинается с основных понятий, связанных с утечкой клиентов и подготовкой данных, а затем пошагово знакомит вас с исследовательским анализом данных и построением моделей и оценок с использованием современных методов программирования на R. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, бизнес-аналитиков и новичков R, которые хотят применить машинное обучение к реальным бизнес-проблемам. Не требуется предыдущего опыта работы с машинным обучением, хотя полезно знакомиться с синтаксисом R. Начните читать сегодня, чтобы овладеть прогнозированием ухода клиентов и добавить очень ценный навыок анализа в свой портфель.