فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل رفتار مشتری با داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل رفتار مشتری با داده‌ها

موضوع کلی: مدیریت کسب‌وکار و ارتباطات حرفه‌ای

موضوع میانی: تحلیل داده‌ها و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل رفتار مشتری
• 2. جمع‌آوری داده‌های مشتری: روش‌ها و منابع
• 3. انواع داده‌های مشتری و ویژگی‌های آن‌ها
• 4. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های مشتری
• 5. تبدیل داده‌ها برای تحلیل
• 6. معرفی آمار توصیفی در تحلیل رفتار مشتری
• 7. نمایش داده‌های مشتری با نمودارها و گراف‌ها
• 8. مبانی احتمالات و توزیع‌های آماری
• 9. آزمون فرض و کاربرد آن در تحلیل مشتری
• 10. تحلیل همبستگی و ارتباط بین متغیرها
• 11. بخش‌بندی مشتریان: مفهوم و اهمیت
• 12. روش‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 13. تحلیل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی رفتار مشتری
• 14. تحلیل رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی مشتریان
• 15. تحلیل واریانس (ANOVA) در تحلیل مشتری
• 16. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندها
• 17. درخت تصمیم و کاربرد آن در تحلیل مشتری
• 18. جنگل تصادفی (Random Forest) و بهبود دقت پیش‌بینی
• 19. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل رفتار مشتری
• 20. نورون‌های مصنوعی و شبکه‌های عصبی
• 21. یادگیری عمیق و کاربرد در تحلیل رفتار مشتری
• 22. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی: معیارها و روش‌ها
• 23. انتخاب ویژگی‌های مهم در تحلیل مشتری
• 24. کاهش ابعاد داده‌ها با PCA
• 25. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 26. تحلیل Cohort و شناسایی گروه‌های رفتاری
• 27. تحلیل مسیر مشتری (Customer Journey Analysis)
• 28. تحلیل احساسات مشتری از طریق متن
• 29. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و رفتار مشتری
• 30. تحلیل داده‌های وب‌سایت و رفتار آنلاین مشتری
• 31. تحلیل داده‌های موبایل و رفتار مشتری
• 32. تحلیل داده‌های تراکنشی و الگوهای خرید
• 33. تحلیل داده‌های CRM و بهبود روابط با مشتری
• 34. تحلیل داده‌های وفاداری و برنامه‌های تشویقی
• 35. تحلیل داده‌های نظرسنجی و بازخورد مشتری
• 36. تحلیل فراوانی کلمات و استخراج اطلاعات از نظرات مشتریان
• 37. تحلیل داده‌های مکالمات پشتیبانی و شناسایی مشکلات
• 38. تحلیل رفتار مشتری در کمپین‌های بازاریابی
• 39. تحلیل اثرگذاری تبلیغات بر رفتار مشتری
• 40. تحلیل قیمت‌گذاری و حساسیت مشتری به قیمت
• 41. تحلیل رقبا و سهم بازار
• 42. تحلیل ریسک مشتری و پیش‌بینی ترک مشتری
• 43. تحلیل ارزش طول عمر مشتری (CLTV)
• 44. تحلیل داده‌های جغرافیایی و تحلیل مشتری بر اساس مکان
• 45. تحلیل داده‌های فروش و پیش‌بینی تقاضا