کتاب پیش‌بینی وفاداری و تحلیل ریزش مشتریان با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی وفاداری و تحلیل ریزش مشتریان با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین در تحلیل رفتار مشتریان

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی تحلیل داده‌های مشتریان در بستر کسب‌وکار
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی R و بسته‌های آماری مرتبط
• 3. مفاهیم کلیدی در تحلیل رفتار و وفاداری مشتریان
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های تراکنشی مشتریان
• 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها برای شناسایی الگوهای ریزش
• 7. شاخص‌های کلیدی عملکرد در تحلیل ریزش مشتری
• 8. تجسم‌سازی داده‌های رفتاری با استفاده از ggplot2
• 9. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای تأثیرگذار
• 10. تبدیل داده‌های متنی و دسته‌بندی‌شده به فرمت عددی
• 11. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 12. آشنایی با الگوریتم رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی ریزش
• 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از درخت تصمیم
• 14. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 15. مفهوم حساسیت و ویژگی در مدل‌های پیش‌بینی
• 16. استفاده از منحنی ROC و سطح زیر منحنی برای سنجش مدل
• 17. کاربرد جنگل تصادفی در شناسایی عوامل مهم ریزش
• 18. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 19. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در تفسیر رفتار مشتری
• 20. بررسی مدل‌های تقویت گرادیان برای پیش‌بینی دقیق‌تر
• 21. شناسایی بخش‌های آسیب‌پذیر مشتریان بر اساس خروجی مدل
• 22. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری و ارتباط آن با ریزش
• 23. ارائه استراتژی‌های حفظ مشتری بر مبنای تحلیل‌های آماری
• 24. توسعه داشبوردهای تحلیلی با استفاده از Shiny
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار زودهنگام برای ریزش مشتری
• 26. استفاده از تحلیل خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان
• 27. ارزیابی بازگشت سرمایه در کمپین‌های حفظ مشتری
• 28. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل به مدیران کسب‌وکار
• 29. اخلاق در تحلیل داده و حفظ حریم خصوصی مشتریان
• 30. مطالعه موردی: پیاده‌سازی کامل مدل پیش‌بینی ریزش در یک سامانه خدمات آنلاین