کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش ساخت تحلیل‌گر بازخوردهای مشتریان [ویدئویی] - آخرین آپدیت

دانلود Building a Customer Feedback Analyzer [Video]

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: درک بازخوردهای مشتریان برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه ضروری است، اما تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. با ترکیب تحلیل داده‌ها، تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی متون مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانید به سرعت بینش‌های کلیدی را استخراج کرده و بازخوردهای خام را به اطلاعات کاربردی تبدیل کنید. ادغام هوش مصنوعی در جریان کاری شما می‌تواند این فرآیند را ساده کرده، در زمان صرفه‌جویی کند و دقت را افزایش دهد. در این پروژه عملی، ما یک تحلیل‌گر بازخوردهای مشتریان را با استفاده از داده‌های واقعی یک کسب‌وکار در حوزه هتلداری می‌سازیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه رضایت مشتری را با شاخص NPS (امتیاز خالص ترویج‌کنندگان) اندازه‌گیری کنید، تحلیل متنی برای شناسایی روندها انجام دهید و نتایج را برای تصمیم‌گیری بهتر بصری‌سازی کنید. همچنین از کدنویسی به کمک هوش مصنوعی برای تولید اسکریپت‌های پایتون جهت اتوماسیون تحلیل‌ها استفاده خواهیم کرد تا وظایف هوش تجاری (BI) کارآمدتر شوند. در پایان این جلسه، شما یک ابزار کاربردی برای تحلیل احساسات مشتریان و ایجاد بهبودهای داده‌محور خواهید داشت. ایجاد دفترچه کار DataLab برای این پروژه: (https://www.datacamp.com/datalab/new?accountType=personal&_tag=workspace&workspaceId=54f81ce2-3684-46bd-a7bf-11afaf55f684&title=Customer%20Feedback%20Analyzer&visibility=private&openIfExists=true) تحلیل داده‌های بازخوردهای مشتریان با استفاده از پایتون و هوش مصنوعی محاسبه و تفسیر شاخص NPS از روی نظرات مشتریان انجام تحلیل احساسات روی داده‌های متنی با استفاده از مدل‌های آماده هوش مصنوعی به‌کارگیری تکنیک‌های مدل‌سازی موضوعی برای شناسایی روندها در نظرات مشتریان بصری‌سازی بینش‌های حاصل از بازخوردهای مشتریان برای تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر اتوماسیون جریان‌های کاری تحلیل بازخورد با اسکریپت‌های پایتون این دوره برای مبتدیان در تحلیل داده، به‌ویژه کسانی که علاقه‌مند به بهره‌برداری از هوش مصنوعی و پایتون برای هوش تجاری هستند، طراحی شده است. این دوره برای متخصصان بازاریابی، تجربه مشتری یا هر زمینه‌ای که درک بازخوردهای مشتری در آن ضروری است، ایده‌آل است. هیچ تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی یا برنامه‌نویسی پیشرفته نیاز نیست، هرچند داشتن درک پایه از پایتون لازم است. یاد بگیرید چگونه بازخوردهای مشتریان را با استفاده از پایتون، هوش مصنوعی و تکنیک‌های تحلیل داده بررسی کنید * فرآیند تحلیل بازخورد را ساده کنید، احساسات را اندازه‌گیری کرده و بینش‌هایی برای تصمیمات تجاری استخراج نمایید * از کتابخانه‌های پایتون، مدل‌های هوش مصنوعی و تمرینات عملی کدنویسی برای اتوماسیون فرآیند تحلیل استفاده کنید
سرفصل ها و درس ها

ساخت تحلیل‌گر بازخوردهای مشتریان Building a Customer Feedback Analyzer

  • ساخت تحلیل‌گر بازخوردهای مشتریان Building a Customer Feedback Analyzer

آموزش Google Cloud Storage و کانتینرها برای متخصصان Azure

آموزش Google Cloud Storage و کانتینرها برای متخصصان Azure

دانلود Google Cloud Storage and Containers for Azure Professionals

آموزش بازنگری در استراتژی برند برای عصر دیجیتال

آموزش بازنگری در استراتژی برند برای عصر دیجیتال

دانلود Reimagining Brand Strategy for the Digital Age

آموزش دوره Ultimate Google Analytics (4) + 50 نکته کاربردی

آموزش دوره Ultimate Google Analytics (4) + 50 نکته کاربردی

Ultimate Google Analytics (4) course + 50 practical tips

نمایش نظرات

آموزش ساخت تحلیل‌گر بازخوردهای مشتریان [ویدئویی]
جزییات دوره
0h 28m
1
Packtpub Packtpub
(آخرین آپدیت)
1
1 از 5
ندارد
دارد
دارد

https://donyad.com/d/6bc8d2

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

DataLab DataLab

DataLab یک راهکار آموزشی است که برای توانمندسازی افراد و تیم‌ها در جهت کاوش در داده‌ها، ارتقای مهارت‌ها و حل مسائل دنیای واقعی طراحی شده است. DataLab با محتوای تعاملی، تمرینات عملی و تمرکز بر کاربردهای واقعی، به یادگیرندگان کمک می‌کند تا کنجکاوی‌های داده‌ای خود را به توانمندی‌های مطمئن تبدیل کنند.

Bernd Schrooten Bernd Schrooten

برند (Bernd) مدیر مهندسی در DataLab با حدود ۷ سال تجربه در مهندسی نرم‌افزار، عمدتاً به عنوان مهندس فول‌استک است. او با پیشینه‌ای در زمینه هوش مصنوعی از تحصیلاتش در علوم کامپیوتر، بر روی طیف گسترده‌ای از پروژه‌ها که مهندسی نرم‌افزار را با راهکارهای داده‌محور ترکیب می‌کنند، کار کرده است. در طول سال‌ها، او علاقه شدیدی به کمک به دیگران برای یادگیری نحوه ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی و واقعی داده‌ها — به صورت تمیز، مؤثر و با در نظر گرفتن محیط تولید (Production) — پیدا کرده است.

Python Pandas پایتون پانداز Data Data Science داده علم داده