ÎncepețiÎncepe gratuit

Acasă
Cursuri
Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Alegerea numărului potrivit de componente principale

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Începe cursul gratuit

Cum poți decide care clienți sunt cei mai valoroși pentru afacerea ta? Învață să modelezi valoarea pe durata de viață a clientului folosind regresia liniară.

Exercise 1: Valoarea pe durata vieții clientului în CRM Exercise 2: Beneficiile cunoașterii CLV Exercise 3: Explorarea datelor Exercise 4: Regresie liniară simplă Exercise 5: Înțelegerea reziduurilor Exercise 6: Estimarea regresiei liniare simple Exercise 7: Regresie liniară multiplă Exercise 8: Evitarea multicolinearității Exercise 9: Interpretarea coeficienților Exercise 10: Validarea modelului, calitatea ajustării și predicția Exercise 11: Interpretarea calității modelului Exercise 12: Predicții viitoare ale vânzărilor

Să anticipezi dacă un client va renunța la serviciile tale este esențial pentru a targeta clienții valoroși și a-i reține pe cei cu risc de abandon. Învață să modelezi abandonul clienților folosind regresia logistică.

Exercise 1: Prevenirea abandonului în marketingul online Exercise 2: Aplicarea prevenirii abandonului Exercise 3: Explorarea datelor Exercise 4: Particularitățile variabilei dependente Exercise 5: Modelare și selecția modelului Exercise 6: Specificarea și estimarea modelului Exercise 7: Semnificație statistică Exercise 8: Specificarea modelului Exercise 9: Evaluarea modelului pe datele de antrenament și pragul de decizie Exercise 10: Potrivirea în eșantion – modelul complet Exercise 11: Potrivirea în eșantion pentru modelul restricționat Exercise 12: Găsirea pragului optim Exercise 13: Pericolul supraantrenării Exercise 14: Validare pe date noi și validare încrucișată Exercise 15: Evaluarea potrivirii modelului pe date noi (out-of-sample)Exercise 16: Validarea încrucișată

Învață să modelezi timpul până la un eveniment folosind analiza de supraviețuire. Acesta poate fi timpul până la următoarea comandă sau până când un client renunță la servicii.

Exercise 1: Analiza de supraviețuire: introducere Exercise 2: Aplicații ale analizei de supraviețuire Exercise 3: Date pentru analiza de supraviețuire Exercise 4: Caracteristicile analizei de supraviețuire Exercise 5: Analiza curbei de supraviețuire prin metoda Kaplan-Meier Exercise 6: Funcția de supraviețuire, funcția de risc și rata de risc Exercise 7: Obiectul de supraviețuire Exercise 8: Analiza Kaplan-Meier Exercise 9: Modelul Cox PH cu covariate constante Exercise 10: Ipoteza hazardului proporțional Exercise 11: Modelul Cox cu Hazard Proporțional Exercise 12: Interpretarea coeficienților Exercise 13: Verificarea ipotezelor modelului și realizarea predicțiilor Exercise 14: Încălcarea ipotezei PH Exercise 15: Ipotezele modelului Exercise 16: Predicții

Datele CRM pot deveni foarte extinse. Fiecare metrică colectată poate conține informații interesante despre clienții tăi. Însă gestionarea unui set de date cu prea multe variabile este dificilă. Învață să reduci numărul de variabile din date folosind analiza componentelor principale. Aceasta nu doar că ajută la o mai bună înțelegere a datelor. PCA îți permite și să condensezi informațiile în indici unici și să rezolvi probleme de multicoliniaritate într-o analiză de regresie cu multe variabile intercorrelate.

Exercise 1: ACP pentru date CRM Exercise 2: Scopurile ACP Exercise 3: Explorarea datelor Exercise 4: Explorarea structurii de corelație Exercise 5: Calculul ACP Exercise 6: Standardizarea datelor Exercise 7: Calculează o analiză PCA Exercise 8: Obiectul rezultat al unei ACP Exercise 9: Alegerea numărului potrivit de componente principale

Exercițiul curent

Exercise 10: Câte componente sunt relevante?Exercise 11: Interpretarea componentelor Exercise 12: Vizualizare cu un biplot Exercise 13: Componente principale într-o analiză de regresie Exercise 14: Analiza de regresie cu multe variabile Exercise 15: Regresie liniară cu componente principale Exercise 16: Încheiere