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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस चैप्टर में, आप मार्केटिंग में उपयोग होने वाली मशीन लर्निंग तरीकों की बुनियादी बातें समझेंगे। आप मशीन लर्निंग के विभिन्न प्रकार, डेटा तैयारी के स्टेप्स सीखेंगे, और उनकी क्षमता समझने के लिए कई एंड-टू-एंड मॉडल चलाएँगे।
इस चैप्टर में आप churn prediction की बुनियाद सीखेंगे, फिर churn प्रेडिक्ट करने के लिए logistic regression और decision tree मॉडल फिट करेंगे। अंत में, आप नतीजों का विश्लेषण करेंगे और churn के drivers पर इनसाइट्स निकालेंगे।
इस चैप्टर में, आप Customer Lifetime Value (CLV) की बुनियादी बातें और उसकी अलग-अलग कैलकुलेशन मेथडोलॉजीज़ सीखेंगे। आप इस ज्ञान का उपयोग करके कस्टमर-लेवल परचेज फीचर्स बनाएँगे ताकि अगली महीने की ट्रांजैक्शंस को linear regression से प्रेडिक्ट किया जा सके।
यह अंतिम चैप्टर प्रोडक्ट परचेज हिस्ट्री के आधार पर कस्टमर सेगमेंटेशन में गहराई से जाता है। आप दो अलग-अलग मॉडल्स को एक्सप्लोर करेंगे जो कस्टमर के परचेजिंग पैटर्न पर इनसाइट्स देते हैं और उन्हें स्पष्ट, अलग-अलग और समझ में आने वाले कस्टमर सेगमेंट्स में समूहित करते हैं।
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