اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری با یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال و تجارت الکترونیک

موضوع میانی: بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO) با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی آمار توصیفی برای تحلیل داده‌های مشتری
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در پیش‌بینی ریزش
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی اطلاعات مشتری
• 4. مهندسی ویژگی: استخراج متغیرهای مؤثر بر ریزش مشتری
• 5. انتخاب ویژگی: کاهش ابعاد و بهبود دقت مدل
• 6. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در پیش‌بینی ریزش
• 7. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی برای طبقه‌بندی مشتریان
• 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و کاربرد آن‌ها در تشخیص ریزش
• 9. روش‌های ارزیابی مدل: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 10. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل عملکرد مدل
• 11. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
• 12. تنظیم پارامترهای مدل با استفاده از روش‌های جستجوی شبکه
• 13. مدل‌های Ensemble و ترکیب پیش‌بینی‌ها
• 14. پیش‌بینی ریزش مشتری با استفاده از الگوریتم‌های Boosting
• 15. نرم‌افزار R و کاربرد آن در پیش‌بینی ریزش مشتری
• 16. پایتون و کتابخانه‌های Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 17. کتابخانه Pandas برای تحلیل و دستکاری داده‌های مشتری
• 18. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی در پایتون
• 19. مصورسازی داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
• 20. تحلیل داده‌های سری زمانی و شناسایی الگوهای رفتاری مشتری
• 21. شناسایی مشتریان در معرض خطر با استفاده از تحلیل خوشه‌ای
• 22. تحلیل سبد خرید و ارتباط با ریزش مشتری
• 23. تحلیل رفتار مشتری در وب‌سایت و اپلیکیشن
• 24. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی ریزش
• 25. مدل‌های پیش‌بینی ریزش بر اساس متن (Text Mining)
• 26. مدل‌های پیش‌بینی ریزش بر اساس داده‌های تراکنشی
• 27. روش‌های مدیریت داده‌های نامتوازن در پیش‌بینی ریزش
• 28. تکنیک‌های نمونه‌برداری بیش از حد و کمتر از حد
• 29. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نیمه نظارتی
• 30. بهینه‌سازی مدل با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
• 31. استقرار مدل پیش‌بینی ریزش در محیط عملیاتی
• 32. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل در طول زمان
• 33. تفسیرپذیری مدل و شناسایی عوامل اصلی ریزش
• 34. ارتباط با مشتریان در معرض خطر و ارائه راهکارهای حفظ
• 35. استفاده از داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج پیش‌بینی
• 36. قوانین حفظ حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های مشتری
• 37. ملاحظات حقوقی در مورد پیش‌بینی رفتار مشتری
• 38. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی ریزش مشتری
• 39. پیش‌بینی ریزش مشتری در صنایع مختلف
• 40. تاثیر قیف فروش بر روی ریزش مشتری
• 41. تحلیل هزینه و فایده‌ی پیش‌بینی ریزش مشتری
• 42. آینده‌ی پیش‌بینی ریزش مشتری و روندهای جدید