کتاب پیش‌بینی ریزش مشتری با هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ریزش مشتری با هوش مصنوعی

موضوع کلی: رباتیک و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در تشخیص مشکلات مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفهوم ریزش مشتری
• 2. اهمیت پیش‌بینی ریزش مشتری در کسب‌وکار
• 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مشتری
• 4. کاوش و تحلیل داده‌های مشتری
• 5. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی ریزش
• 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در ریزش مشتری
• 7. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی ریزش
• 8. رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی ریزش مشتری
• 9. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
• 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 11. نورون‌های مصنوعی و شبکه‌های عصبی
• 12. شبکه‌های عصبی عمیق برای پیش‌بینی ریزش
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی ریزش
• 14. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 15. منحنی ROC و AUC
• 16. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
• 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 18. تنظیم پارامترهای مدل
• 19. انتخاب بهترین مدل پیش‌بینی ریزش
• 20. استقرار مدل پیش‌بینی ریزش
• 21. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل
• 22. استفاده از یادگیری تقویتی برای حفظ مشتری
• 23. تجزیه و تحلیل رفتار مشتری با استفاده از خوشه‌بندی
• 24. شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان در معرض خطر
• 25. پیش‌بینی ریزش مشتری با استفاده از تحلیل سری زمانی
• 26. تحلیل احساسات متون بازخورد مشتریان
• 27. استفاده از داده‌های تراکنشی برای پیش‌بینی ریزش
• 28. پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت بانکداری
• 29. پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات
• 30. پیش‌بینی ریزش مشتری در صنعت بیمه
• 31. پیش‌بینی ریزش مشتری در تجارت الکترونیک
• 32. پیش‌بینی ریزش مشتری در حوزه خدمات اشتراکی
• 33. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی ریزش
• 34. تحلیل علت‌های ریزش مشتری
• 35. ارائه راهکارهای پیشگیرانه برای کاهش ریزش
• 36. بهینه‌سازی استراتژی‌های حفظ مشتری
• 37. استفاده از داشبوردهای تحلیلی برای رصد ریزش مشتری
• 38. اهمیت حفظ مشتری در مقابل جذب مشتری جدید
• 39. بررسی موردی: پیش‌بینی ریزش مشتری در یک شرکت فرضی
• 40. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای پیش‌بینی ریزش
• 41. کاربرد پایتون در پیش‌بینی ریزش مشتری
• 42. کاربرد کتابخانه Scikit-learn در پیش‌بینی ریزش
• 43. کاربرد کتابخانه TensorFlow در پیش‌بینی ریزش
• 44. کاربرد کتابخانه Keras در پیش‌بینی ریزش
• 45. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف در یک مجموعه داده واقعی