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この演習はコースの一部です
この章では、マーケティングで用いられる機械学習手法の基本を学びます。機械学習の種類やデータ前処理の流れを理解し、エンドツーエンドのモデルをいくつか動かして、その有用性を体験します。
この章では、まず解約予測の基礎を学び、続いてロジスティック回帰と決定木モデルで解約を予測します。最後に、結果を分析し、解約の主要な要因を特定してインサイトを得ます。
現在の演習
この章では、Customer Lifetime Value（CLV）の基礎と、さまざまな計算手法を学びます。得た知識を使って顧客単位の購買特徴量を作成し、線形回帰で翌月の取引を予測します。
最終章では、商品の購買履歴に基づく顧客セグメンテーションを扱います。顧客の購買パターンを理解し、分離性と解釈性の高いセグメントにグループ化するための2つのモデルを学びます。