آموزش تجزیه و تحلیل مشتریان پیش بینی کننده

دانلود Predictive Customer Analytics

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: ساخت مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشینی در اکسل برای ایجاد تصمیم مشتری و رفتار مشتری نحوه پردازش پیش‌پردازش داده‌های مشتری برای مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از Excel تسلط بر کاربرد رگرسیون خطی در اکسل برای پیش بینی رفتار مشتری. استفاده از رگرسیون لجستیک را برای پیش‌بینی ریزش مشتری و استراتژی‌های حفظ کاوش کنید. تجزیه و تحلیل داده های مشتری با استفاده از تکنیک های خوشه بندی برای تقسیم بندی گروه های مشتریان. مدل های پیش بینی فروش را با استفاده از حل کننده اکسل و تجزیه و تحلیل سری های زمانی بسازید. XLSTAT را برای تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته در پیش بینی مشتریان پیاده سازی کنید. توسعه و اجرای مدل های رگرسیون لجستیک با استفاده از ماکروهای Excel برای اتوماسیون. رفتار مشتری آینده را با مدل های سری زمانی افزایشی و ضربی پیش بینی کنید. نتایج مدل‌های رگرسیون و خوشه‌بندی را برای تصمیم‌گیری‌های تجاری قابل اجرا تفسیر کنید. اثربخشی مدل های پیش بینی خود را در بهبود حفظ مشتری و استراتژی های کسب و کار ارزیابی کنید. پیش نیازها: کامپیوتر/لپ تاپ با اتصال اینترنت خوب و MS Excel بر روی آن نصب شده است

آیا شما یک تحلیلگر داده مشتاق یا حرفه ای کسب و کار هستید که به دنبال تصمیم گیری مبتنی بر داده است که بر رفتار و حفظ مشتری تأثیر می گذارد؟ آیا می خواهید از اکسل برای ساخت مدل های پیش بینی بدون پیچیدگی کدنویسی پیشرفته استفاده کنید؟ اگر بله، این دوره برای شما مناسب است.

در بازار رقابتی امروز، درک رفتار مشتری کلید موفقیت کسب و کار است. تجزیه و تحلیل مشتریان پیش‌بینی‌کننده به شما کمک می‌کند با پیش‌بینی تصمیم‌های مشتری، بهبود حفظ و هدایت استراتژی‌های بازاریابی هدفمند، جلوتر بمانید. این دوره به شما این امکان را می دهد که از Excel به عنوان یک ابزار قدرتمند برای ساختن مدل های یادگیری ماشینی پیش بینی و تکنیک های پیش بینی استفاده کنید، حتی اگر در علم داده متخصص نباشید.

در این دوره، شما:

  • برای پیش‌بینی رفتار مشتری، درک کاملی از تکنیک‌های رگرسیون خطی و لجستیک در اکسل ایجاد کنید.

  • تکنیک‌های خوشه‌بندی را برای تقسیم‌بندی مشتری، شناسایی گروه‌های کلیدی در پایگاه مشتری خود مسلط کنید.

  • با استفاده از حل‌کننده Excel و روش‌های سری زمانی، مدل‌های پیش‌بینی فروش بسازید.

  • راه‌حل‌های دنیای واقعی را با مطالعات موردی، مانند پیش‌بینی ریزش مشتری و تقسیم‌بندی مشتریان برای استراتژی‌های بازاریابی بهتر، اجرا کنید.

چرا تجزیه و تحلیل مشتریان پیش بینی شده اینقدر مهم است؟ با استفاده از اکسل، ابزاری که اکثر حرفه‌ای‌ها قبلاً با آن آشنا هستند، می‌توانید بینش عمیق‌تری را در مورد داده‌های مشتری باز کنید و بدون نیاز به مهارت‌های فنی پیشرفته، تصمیم‌گیری بهتری را امکان‌پذیر کنید. از پیش‌بینی روند فروش تا حفظ مشتریان کلیدی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده یک تغییر بازی برای کسب‌وکارهایی است که به دنبال رشد و توسعه هستند.

در طول دوره، تمرینات عملی را در اکسل تکمیل خواهید کرد، از جمله:

  • پیش پردازش داده های مشتری برای رگرسیون خطی و لجستیک

  • ساخت مدل های پیش بینی با استفاده از ماکروهای XLSTAT و Excel

  • خوشه‌بندی داده‌های مشتری برای تجزیه و تحلیل بخش‌بندی

  • پیاده‌سازی پیش‌بینی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی فروش

آنچه این دوره را متمایز می کند، تمرکز آن بر تکنیک های عملی و آسان برای پیاده سازی است که به دانش برنامه نویسی نیاز ندارند. یاد خواهید گرفت که چگونه از ویژگی های پیشرفته اکسل برای دریافت سریع نتایج دقیق و قابل اجرا استفاده کنید.

آماده اید که بینش مشتری خود را تغییر دهید؟ همین امروز ثبت نام کنید و شروع به ساخت مدل های پیش بینی خود در اکسل کنید!


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

  • منابع دوره Course resources

  • اهمیت تجزیه و تحلیل مشتریان پیش بینی کننده The Importance of Predictive Customer Analytics

  • انواع مدل های پیش بینی Types of Predictive Models

  • نگاهی دزدکی به دوره Sneak Peek into the Course

  • امتحان Quiz

مبانی رگرسیون خطی Fundamentals of Linear Regression

  • مقدمه ای بر رگرسیون خطی Introduction to Linear Regression

  • درک مفهومی رگرسیون خطی Conceptual Understanding of Linear Regression

  • درک خروجی رگرسیون خطی Understanding the output of Linear Regression

  • درک داده های رگرسیون خطی Understanding the Data for Linear Regression

  • پیش پردازش داده برای رگرسیون خطی Data Preprocessing for Linear Regression

  • تفسیر خروجی های رگرسیون خطی Interpreting Linear Regression Outputs

  • پیش بینی با رگرسیون خطی Making Predictions with Linear Regression

  • پیاده سازی رگرسیون خطی با استفاده از XLSTAT Implementing Linear Regression using XLSTAT

  • امتحان Quiz

حفظ مشتری و رگرسیون لجستیک Customer Retention and Logistic Regression

  • حفظ مشتری: بینش های کلیدی Customer Retention: Key Insights

  • مقدمه ای بر رگرسیون لجستیک Introduction to Logistic Regression

  • درک ماتریس سردرگمی Understanding the Confusion Matrix

  • مطالعه موردی: رگرسیون لجستیک برای ریزش مشتری Case Study: Logistic Regression for Customer Churn

  • پیاده سازی رگرسیون لجستیک با استفاده از XLSTAT Implementing Logistic Regression using XLSTAT

  • رگرسیون لجستیک با استفاده از ماکروها Logistic Regression using Macros

  • امتحان Quiz

تقسیم بندی مشتری با خوشه بندی Customer Segmentation with Clustering

  • مقدمه ای بر خوشه بندی Introduction to Clustering

  • مبانی K-Mean Clustering K-Mean Clustering basics

  • مطالعه موردی: خوشه بندی برای تقسیم بندی مشتریان Case Study: Clustering for Customer Segmentation

  • پیاده سازی خوشه بندی با استفاده از XLSTAT Implementing Clustering using XLSTAT

  • امتحان Quiz

تکنیک های پیش بینی Forecasting Techniques

  • مقدمه ای بر پیش بینی Introduction to Forecasting

  • پیش بینی فروش Sales Forecasting

  • مدل سری زمانی افزایشی در اکسل Additive time series model in Excel

  • مدل ضربی سری زمانی در اکسل Multiplicative time series model in Excel

  • امتحان Quiz

نتیجه گیری Conclusion

  • در مورد گواهی شما About your certificate

  • سخنرانی پاداش Bonus lecture

نمایش نظرات

آموزش تجزیه و تحلیل مشتریان پیش بینی کننده
جزییات دوره
3.5 hours
29
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
23
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Start-Tech Academy Start-Tech Academy

بیش از 1،700،000+ ثبت نام | 4+ رتبه بندی شده | 160+ CountriesStart-Tech Academy یک شرکت آموزش تجزیه و تحلیل مبتنی بر فناوری است و هدف آن گردآوری شرکتهای تحلیلی و فراگیران علاقه مند است. محتوای آموزشی با کیفیت بالا به همراه کارآموزی و فرصت های پروژه به دانشجویان در شروع سفر Analytics خود کمک می کند. بنیانگذار Abhishek Bansal و Pukhraj Parikh است. Pukhraj که به عنوان مدیر پروژه در یک شرکت مشاوره آنالیز کار می کند ، چندین سال تجربه کار بر روی ابزارها و نرم افزارهای تجزیه و تحلیل را دارد. او در مجموعه های اداری MS ، رایانش ابری ، SQL ، Tableau ، SAS ، Google analytics و Python مهارت دارد. Abhishek قبل از اینکه به فن آوری های یادگیری و آموزش مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بپردازد ، به عنوان یک مالک فرآیند اکتساب در یک شرکت مخابراتی پیشرو کار می کرد.