دوره آنلاین تحلیل بخش‌بندی مشتری و پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده

آنچه یاد خواهید گرفت: یاد بگیرید چگونه تحلیل بخش‌بندی مشتری با خوشه‌بندی k-means انجام دهید. یاد بگیرید چگونه مدل پیش‌بینی مخارج مشتری را با رگرسور درخت تصمیم‌گیری بسازید. یاد بگیرید چگونه مدل پیش‌بینی ریزش مشتری را با ماشین بردار پشتیبان بسازید. اصول اولیه تحلیل بخش‌بندی مشتری، چالش‌ها و محدودیت‌های فنی در تحلیل مشتری و موارد استفاده آن در بازاریابی را یاد بگیرید. در مورد گردش کار تحلیل پیش‌بینی مشتری یاد بگیرید. این قسمت شامل جمع‌آوری داده، انتخاب ویژگی، انتخاب مدل، آموزش مدل و پیش‌بینی است. یاد بگیرید چگونه مشتری را بر اساس سن و جنسیت بخش‌بندی کنید. یاد بگیرید چگونه مشتری را بر اساس سطح تحصیلات بخش‌بندی کنید. یاد بگیرید چگونه میانگین مخارج مشتری را بر اساس کشور محاسبه کنید. یاد بگیرید چگونه همبستگی بین تعداد خرید و مخارج مشتری را بیابید. یاد بگیرید چگونه همبستگی بین درآمد مشتری و مخارج آن را بیابید. یاد بگیرید چگونه تحلیل اهمیت ویژگی با جنگل تصادفی انجام دهید. یاد بگیرید چگونه دقت و عملکرد مدل را با روش اعتبارسنجی متقابل k-fold ارزیابی کنید. یاد بگیرید چگونه مدل یادگیری ماشین را مستقر کنید و رابط کاربری را با Gradio ایجاد کنید. یاد بگیرید چگونه به عدم توازن کلاس را با تکنیک بیش‌نمونه‌گیری اقلیت مصنوعی رسیدگی کنید. در مورد عوامل تأثیرگذار بر رفتار مصرف‌کننده، مانند عوامل روانشناختی، اقتصادی، اجتماعی، فناوری، شخصی و فرهنگی یاد بگیرید. یاد بگیرید چگونه مجموعه داده‌ها را از طریق حذف مقادیر گمشده و تکراری پاک‌سازی کنید. یاد بگیرید چگونه داده مخارج مشتری را در سایت کگل پیدا و دانلود کنید. پیش‌نیازهای دوره نیاز به تجربه قبلی در تحلیل مشتری نیست. دانش اولیه در زمینه پایتون و آمار توضیحات دوره به دوره تحلیل بخش‌بندی مشتری و پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده خوش آمدید. این دوره، یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن به صورت گام‌به‌گام یاد می‌گیرید چگونه تحلیل بخش‌بندی مشتری را روی داده فروش انجام دهید و مدل‌های یادگیری ماشین را برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده بسازید. این دوره ترکیبی عالی از علم داده و تحلیل مشتری است که فرصت مناسبی برای ارتقاء مهارت‌های تحلیلی و همچنین افزایش دانش فنی در مدل‌سازی پیش‌بینی است. در قسمت مقدمه، اصول اولیه تحلیل بخش‌بندی مشتری، کاربردهای واقعی این روش در واقعیت، مدل‌های یادگیری ماشین مورد استفاده و چالش‌ها و محدودیت‌های فنی این حوزه را یاد می‌گیرید. سپس، در بخش بعدی، گردش کار تحلیل پیش‌بینی مشتری را یاد می‌گیرید. این بخش شامل جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش داده، مهندسی ویژگی، train test split و انتخاب، آموزش، ارزیابی و استقرار مدل است. سپس، عوامل مختلفی مانند عوامل روانشناختی، اقتصادی، اجتماعی، فناوری، شخصی و فرهنگی که بر رفتار مصرف‌کننده تأثیر می‌گذارند را بررسی می‌کنید. پس از کسب دانش لازم در حوزه تحلیل مشتری، پروژه را شروع خواهید کرد. در ابتدای پروژه، راهنمایی‌های گام‌به‌گام برای راه‌اندازی محیط Google Colab دریافت می‌کنید. علاوه بر این، یاد خواهید گرفت چگونه داده مربوط به بخش‌بندی مشتری را در سایت کگل پیدا و دانلود کنید. زمانی که همه چیز آماده شود، وارد اولین بخش پروژه می‌شوید که در آنجا مجموعه داده را از زوایای مختلف بررسی می‌کنید، آن‌ها را مصورسازی می‌کنید و سعی می‌کنید روندها و الگوهای موجود در داده را شناسایی کنید. در بخش دوم، یاد خواهید گرفت چگونه مشتریان را با خوشه‌بندی k-means برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های مشترک بخش‌بندی کنید. این کار بینش‌هایی را فراهم می‌کند تا بخش‌های مختلف مشتریان را از هم تمایز دهید و امکان استراتژی‌های کسب‌وکار متناسب و بازاریابی شخصی‌سازی شده را فراهم می‌کند. در ادامه، تحلیل اهمیت ویژگی با جنگل تصادفی برای شناسایی تأثیرگذارترین عوامل در رفتار مشتری انجام خواهید داد. سپس، مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی امتیازهای مخارج با یک رگرسور درخت تصمیم‌گیری خواهید ساخت. این کار به شما اجازه می‌دهد تا پتانسیل خرید مشتری را تخمین بزنید که به بهینه‌سازی تخصیص منابع و تبلیغات هدف‌گذاری شده کمک می‌کند. در نهایت، یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریزش مشتری با یک ماشین بردار پشتیبان خواهید ساخت. این کار به شما اجازه می‌دهد مشتریان در معرض خطر را شناسایی کنید و استراتژی‌های موثر برای بهبود حفظ مشتری توسعه دهید. در عین حال، در بخش سوم، یاد خواهید گرفت چگونه دقت مدل را با اعتبارسنجی متقابل k-fold ارزیابی کنید. شما مدل پیش‌بینی را نیز با Gradio مستقر خواهید کرد. در پایان دوره، تست‌هایی برای اطمینان از عملکرد صحیح مدل یادگیری ماشین و تولید خروجی‌های دقیق توسط آن انجام خواهید داد. قبل از شروع دوره، باید از خودمان بپرسیم چرا باید در مورد تحلیل بخش‌بندی مشتری یاد بگیریم؟ چرا باید رفتار مصرف‌کننده را با یادگیری ماشین پیش‌بینی کنیم؟ بگذارید از دید مدیران فروش به این سوال پاسخ دهیم. تحلیل بخش‌بندی مشتری کمک می‌کند تا گروه‌های کلیدی مشتریان را شناسایی کنید و امکان هدف‌گذاری موثرتر و متناسب کردن استراتژی‌های بازاریابی با نیازهای خاص را فراهم می‌کند که در نهایت موجب افزایش نرخ تبدیل خواهد شد. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده با یادگیری ماشین، به پیش‌بینی روندها و پیش‌بینی اقدامات آینده کمک می‌کند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تصمیمات مبتنی بر داده گرفته، منابع را بهینه کرده و رضایت مشتری را افزایش دهد. این رویکرد شرکت‌ها را توانمند می‌سازد تا نیازها و ترجیحات مشتریان خود را بهتر درک کنند، تجربیات معنادارتری ارائه دهند، روابط قوی‌تری بسازند و در بازار رقابتی برتری پایدار کسب کنند. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ افراد علاقه‌مند به تحلیل بخش‌بندی مشتری و تبدیل داده به بینش‌های تجاری ارزشمند افراد علاقه‌مند به پیش‌بینی رفتار مشتری با یادگیری ماشین