Прогнозирование оттока клиентов телекоммуникационных компаний с помощью R

Удержание клиентов является одной из самых важных задач в телекоммуникационной отрасли. Прогностический анализ позволяет компаниям выявлять подписчиков, подверженных риску, до того, как они покинут компанию, что делает возможными стратегии удержания клиентов на основе данных. В этом текстовом курсе вы узнаете, как использовать мощь R для анализа данных о клиентах телекоммуникационных компаний, выявления ключевых показателей ухода клиентов и создания надежных моделей прогнозирования. Работая с реалистичными сценариями данных, вы приобретете практические навыки в области манипулирования данными и статистического моделирования, которые можно непосредственно применять к реальным бизнес-задачам. Что вы узнаете: - Понять основополагающие концепции ухода клиентов и как определить показатели ухода. - Подготовка и очистка телекоммуникационных наборов данных с использованием современных пакетов tidyverse в R. - Применять методы инженерии функций для извлечения значимых сведений из моделей использования клиентов. - Создание и оценка моделей предсказуемой классификации с использованием современных рабочих процессов моделирования R. - интерпретировать результаты моделирования для выработки практических рекомендаций по удержанию клиентов. Курс начинается с основных терминов и понятий, связанных с данными, а затем вы пройдете предварительную обработку данных, исследовательский анализ и внедрение модели. Вы пройдете путь от базового манипулирования данными до развертывания структурированных предсказательных рабочих процессов, используя четкие письменные объяснения и примеры структурированного кода. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, бизнес-аналитиков и новичков R, которые хотят применить навыки программирования к проблеме бизнеса высокой ценности. Не требуется предыдущий опыт работы с прогнозным моделированием. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу предсказуемого анализа для удержания клиентов.