اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی نرخ ریزش کاربران با ترکیب مدل‌های بقا و یادگیری ماشین

کتاب پیش‌بینی نرخ ریزش کاربران با ترکیب مدل‌های بقا و یادگیری ماشین

تگ‌ها: Churn Rate Customer Churn Hybrid Models Machine Learning Predictive Analytics Python Survival Analysis Survival Analysis Survival Machine Learning User Churn Prediction اقتصاد پلتفرم دیجیتال پیش‌بینی ریزش کاربران تحلیل بقا مدل‌های ترکیبی نگهداشت کاربران 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 پیش‌بینی نرخ ریزش کاربران با ترکیب مدل‌های بقا و یادگیری ماشین

موضوع کلی: اقتصاد پلتفرم‌های دیجیتال

موضوع میانی: مدل‌های ترکیبی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی ریزش کاربران در اقتصاد پلتفرم‌های دیجیتال
  • 2. تعریف و سنجش نرخ ریزش کاربران
  • 3. تفاوت ریزش مشتری، غیرفعال‌شدن و بازگشت کاربر
  • 4. ساختار داده‌های کاربر و تاریخچه تعاملات
  • 5. مفهوم زمان تا رخداد در تحلیل ریزش
  • 6. داده‌های سانسورشده و نقش آن‌ها در تحلیل بقا
  • 7. ساخت مجموعه‌داده برای تحلیل زمان‌محور
  • 8. تعریف رخداد ریزش و تعیین نقطه پایان مشاهده
  • 9. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی ریزش
  • 10. ویژگی‌های رفتاری کاربران در پلتفرم
  • 11. ویژگی‌های تراکنشی و درآمدی کاربران
  • 12. ویژگی‌های تعامل و میزان درگیری کاربر
  • 13. ویژگی‌های مربوط به فراوانی و تازگی فعالیت
  • 14. مدیریت داده‌های گمشده و ناسازگار
  • 15. جلوگیری از نشت اطلاعات در داده‌های زمانی
  • 16. تحلیل اکتشافی الگوهای ریزش کاربران
  • 17. مفهوم تابع بقا و تابع خطر
  • 18. تابع توزیع تجمعی رخداد و ارتباط آن با بقا
  • 19. برآورد تابع بقا با روش کاپلان–مایر
  • 20. مقایسه منحنی‌های بقا میان گروه‌های کاربری
  • 21. آزمون تفاوت منحنی‌های بقا
  • 22. تحلیل نرخ خطر در طول چرخه عمر کاربر
  • 23. مدل خطر متناسب کاکس
  • 24. انتخاب و تفسیر متغیرها در مدل کاکس
  • 25. بررسی فرض خطرهای متناسب
  • 26. تشخیص نقض فرض خطرهای متناسب
  • 27. مدل‌های بقا با متغیرهای وابسته به زمان
  • 28. مدل‌های پارامتریک بقا
  • 29. مدل‌های Accelerated Failure Time
  • 30. مقایسه رویکردهای مختلف مدل‌سازی بقا
  • 31. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریزش
  • 32. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی ریزش
  • 33. درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 34. گرادیان بوستینگ برای پیش‌بینی ریزش
  • 35. مدل‌های XGBoost و روش‌های بوستینگ مدرن
  • 36. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی ریزش
  • 37. مقایسه یادگیری ماشین با مدل‌های کلاسیک بقا
  • 38. محدودیت مدل‌های طبقه‌بندی دودویی برای داده‌های زمان‌محور
  • 39. مبانی مدل‌های بقا مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 40. Survival Random Forest
  • 41. مدل‌های بقا مبتنی بر گرادیان بوستینگ
  • 42. مدل‌های شبکه عصبی برای تحلیل بقا
  • 43. مفهوم Deep Survival Analysis
  • 44. معماری مدل‌های ترکیبی بقا و یادگیری ماشین
  • 45. ترکیب امتیاز خطر با پیش‌بینی یادگیری ماشین
  • 46. ترکیب خروجی مدل‌های بقا و طبقه‌بندی
  • 47. Stacking برای مدل‌های پیش‌بینی ریزش
  • 48. Ensemble Learning در پیش‌بینی زمان ریزش
  • 49. طراحی مدل هیبریدی برای پلتفرم‌های دیجیتال
  • 50. انتخاب متغیرها برای مدل ترکیبی
  • 51. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های ترکیبی
  • 52. اعتبارسنجی متقاطع در داده‌های زمان‌مند
  • 53. تقسیم زمانی داده‌های آموزش و آزمون
  • 54. ارزیابی مدل با معیارهای C-index و Brier Score
  • 55. ارزیابی مدل با ROC-AUC و PR-AUC
  • 56. ارزیابی پیش‌بینی احتمال ریزش در افق‌های زمانی مختلف
  • 57. کالیبراسیون احتمال ریزش
  • 58. مقایسه عملکرد مدل بقا و مدل هیبریدی
  • 59. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های ترکیبی
  • 60. تفسیرپذیری مدل با SHAP
  • 61. شناسایی کاربران پرریسک بر اساس احتمال ریزش
  • 62. پیش‌بینی ریزش در افق‌های ۳۰، ۶۰ و ۹۰ روزه
  • 63. بخش‌بندی کاربران بر اساس ریسک و زمان ریزش
  • 64. تحلیل ناهمگونی ریسک میان گروه‌های کاربران
  • 65. استفاده از نتایج مدل برای کمپین‌های حفظ کاربر
  • 66. بهینه‌سازی مداخلات نگهداشت بر اساس ریسک
  • 67. ارزیابی اثر اقدامات ضدریزش با داده‌های طولی
  • 68. پایش عملکرد مدل پس از استقرار
  • 69. تشخیص تغییر توزیع داده و افت عملکرد مدل
  • 70. به‌روزرسانی دوره‌ای مدل پیش‌بینی ریزش
  • 71. ساخت خط لوله پیش‌بینی ریزش از داده تا خروجی
  • 72. پیاده‌سازی مدل ترکیبی با Python
  • 73. کار با کتابخانه‌های تحلیل بقا در Python
  • 74. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین ریزش
  • 75. یکپارچه‌سازی مدل‌های بقا و یادگیری ماشین
  • 76. تولید گزارش و داشبورد ریسک ریزش
  • 77. پروژه نهایی پیش‌بینی نرخ ریزش کاربران با مدل هیبریدی

📚 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.