Phân tích và dự đoán sự chuyển đổi khách hàng bằng R

Giữ lại khách hàng hiện tại là một trong những cách hiệu quả nhất để phát triển kinh doanh, khiến cho dự đoán churn là một kỹ năng quan trọng cho các nhà phân tích dữ liệu hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình xác định khách hàng có nguy cơ sử dụng R, từ dữ liệu thô đến kiến thức dự đoán có thể hành động. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các chỉ số khách hàng cơ bản đến xây dựng các mô hình học máy mạnh mẽ. Bằng cách làm việc thông qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ mã có cấu trúc, bạn sẽ học cách chuẩn bị các tập dữ liệu thế giới thực, xử lý sự mất cân bằng lớp, huấn luyện các thuật toán dự đoán và đánh giá hiệu suất của chúng để đưa ra quyết định kinh doanh. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cốt lõi, các chỉ số kinh doanh và chu kỳ sống cơ bản của việc giữ chân khách hàng; Làm sạch và xử lý trước các tập dữ liệu khách hàng hỗn loạn bằng cách sử dụng các gói R hiện đại như tidyverse; Xử lý dữ kiện không cân bằng hiệu quả bằng cách dùng các kỹ thuật lấy mẫu lên và lấy mẫu xuống; Tạo mô hình dự đoán bằng cách phân loại thuật toán như hồi quy logistic và cây quyết định; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các dòng công việc tidymodels hiện đại, ma trận lẫn lộn và đường cong ROC; Dịch các dự đoán mô hình kỹ thuật thành các chiến lược giữ chân doanh nghiệp có thể thực hiện. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản về sự chuyển đổi khách hàng và chuẩn bị dữ liệu, sau đó hướng dẫn bạn từng bước thông qua phân tích dữ kiện thăm dò, xây dựng mô hình và đánh giá bằng cách sử dụng các thực tiễn lập trình R hiện đại. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, các nhà nghiên cứu kinh doanh và người mới bắt đầu với R muốn áp dụng học máy vào các vấn đề kinh doanh thực tế. Không cần kinh nghiệm trước với học máy, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với cú pháp R là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ dự đoán churn và thêm một kỹ năng phân tích rất có giá trị cho danh mục đầu tư của bạn.