دوره تحلیل پیش‌بینی ریزش مشتری با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل پیش‌بینی ریزش مشتری با پایتون

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: تحلیل پیش‌بینانه در بازاریابی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. مبانی هوش تجاری در بازاریابی
• 3. اهمیت تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های بازاریابی
• 4. چرخه حیات تحلیل داده
• 5. ابزارهای هوش تجاری و تحلیل داده
• 6. مقدمه‌ای بر تحلیل پیش‌بینانه
• 7. کاربرد تحلیل پیش‌بینانه در بازاریابی
• 8. انواع مدل‌های تحلیل پیش‌بینانه
• 9. مراحل ساخت مدل تحلیل پیش‌بینانه
• 10. مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده
• 11. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 12. مبانی برنامه‌نویسی پایتون
• 13. کار با کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
• 14. مقدمه‌ای بر مجموعه داده‌های بازاریابی
• 15. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها
• 16. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 17. تبدیل و مهندسی ویژگی‌ها
• 18. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 19. مقدمه‌ای بر ریزش مشتری (Customer Churn)
• 20. اهمیت پیش‌بینی ریزش مشتری
• 21. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در پیش‌بینی ریزش
• 22. مفهوم مدل‌سازی طبقه‌بندی
• 23. انواع الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 24. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی ریزش
• 25. درخت تصمیم برای پیش‌بینی ریزش
• 26. جنگل تصادفی برای پیش‌بینی ریزش
• 27. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی ریزش
• 28. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی ریزش
• 29. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 30. متریک‌های ارزیابی: دقت (Accuracy)
• 31. متریک‌های ارزیابی: صحت (Precision) و بازخوانی (Recall)
• 32. متریک‌های ارزیابی: امتیاز F1
• 33. متریک‌های ارزیابی: منحنی ROC و AUC
• 34. انتخاب بهترین مدل طبقه‌بندی
• 35. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌ها (Hyperparameter Tuning)
• 36. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 37. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Imbalanced Data)
• 38. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Oversampling, Undersampling)
• 39. کاربرد SMOTE برای رفع عدم توازن
• 40. پیاده‌سازی مدل پیش‌بینی ریزش با پایتون
• 41. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• 42. ساخت مدل رگرسیون لجستیک
• 43. ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک
• 44. ساخت مدل درخت تصمیم
• 45. ارزیابی مدل درخت تصمیم
• 46. ساخت مدل جنگل تصادفی
• 47. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
• 48. مقایسه عملکرد مدل‌ها
• 49. انتخاب نهایی مدل پیش‌بینی ریزش
• 50. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 51. کاربرد تحلیل بقا در پیش‌بینی ریزش
• 52. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards Model)
• 53. پیاده‌سازی مدل کاکس در پایتون
• 54. تفسیر نتایج مدل کاکس
• 55. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای (Clustering)
• 56. کاربرد تحلیل خوشه‌ای در بخش‌بندی مشتریان
• 57. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
• 58. پیاده‌سازی K-Means در پایتون
• 59. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی
• 60. بخش‌بندی مشتریان بر اساس رفتار
• 61. شناسایی گروه‌های مشتریان با ریسک ریزش بالا
• 62. استراتژی‌های حفظ مشتری بر اساس تحلیل ریزش
• 63. استراتژی‌های بازگشت مشتریان از دست رفته
• 64. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) کمپین‌های حفظ مشتری
• 65. مقدمه‌ای بر ابزارهای بصری‌سازی داده (Data Visualization)
• 66. اصول بصری‌سازی مؤثر داده‌ها
• 67. کتابخانه‌های بصری‌سازی در پایتون (Matplotlib, Seaborn)
• 68. ساخت نمودارهای میله‌ای، خطی و پراکندگی
• 69. نمودارهای هیستوگرام و جعبه‌ای
• 70. بصری‌سازی نتایج مدل پیش‌بینی ریزش
• 71. بصری‌سازی توزیع مشتریان و عوامل ریزش
• 72. ایجاد داشبوردهای هوش تجاری
• 73. ابزارهای داشبوردینگ (مانند Dash, Streamlit)
• 74. طراحی داشبورد تعاملی برای مدیران بازاریابی
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در بازاریابی
• 76. کاربرد یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی پیشنهادات
• 77. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های بازاریابی
• 78. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 79. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوش تجاری
• 80. مقررات و قوانین مرتبط با داده‌ها
• 81. آموزش و توسعه مهارت‌های تحلیلگر داده
• 82. مسیر شغلی در حوزه تحلیل داده و هوش تجاری
• 83. مرور و جمع‌بندی مباحث
• 84. آینده تحلیل پیش‌بینانه در بازاریابی
• 85. چالش‌های پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
• 86. مدیریت تغییر و پذیرش ابزارهای تحلیلی
• 87. مطالعات موردی موفق در صنعت
• 88. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 89. نکات پیشرفته در مهندسی ویژگی
• 90. تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA)
• 91. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی ریزش
• 92. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازاریابی
• 93. تحلیل احساسات مشتریان از طریق نظرات
• 94. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی با داده‌ها
• 95. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 96. ارزیابی و بهبود مستمر مدل‌ها
• 97. کاربرد تحلیل داده در استراتژی قیمت‌گذاری
• 98. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 99. مقدمه‌ای بر اتوماسیون بازاریابی
• 100. ادغام تحلیل داده با اتوماسیون بازاریابی