اکسپرس 24
کتاب تحلیل پیش‌بینی ریزش مشتری با پایتون

کتاب تحلیل پیش‌بینی ریزش مشتری با پایتون

تگ‌ها: بازاریابی دیجیتال پایتون پیش‌بینی ریزش مشتری تحلیل بازاریابی تحلیل پیش‌بینانه تحلیل داده هوش تجاری یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.