Python应用技术：顾客数据分析 Python Applied Technology: Customer Data Analytics
¥748
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本课程包括
课程合作品牌
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你将收获
- 学习如何使用Python来处理、分析和可视化顾客数据。Participants will learn how to use Python for data analysis, including skills in data cleansing, processing, visualization and modeling
- 学习如何处理不完整、不一致或缺失的数据，以确保数据质量和可靠性。 Learn how to handle incomplete, inconsistent, or missing data to ensure data quality and reliability.
- Learn techniques such as customer segmentation, path-to-purchase analysis, and purchase behavior prediction using Python to gain insight into the motivations and trends behind customer behavior.
- 使用Python来自动化报告的生成过程，从而节省时间和精力。Using Python to automate the report generation process saves time and effort.
- 进行顾客数据分析，学员将获得实际项目经验Conduct customer data analysis, and students will gain practical project experience
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课程介绍
《Python应用技术：顾客数据分析》是一门结合Python编程与市场营销理论的课程。首先，课程将介绍市场营销的基本概念，包括细分、目标和定位，市场营销组合，实体零售商与网络零售商的共性与差异，以及价格弹性。接着，课程将引导您设置Python和Jupyter的环境，并讲解如何安装Anaconda和sklearn。
在数据处理阶段，课程将教您如何理解和探索细分数据，如何标准化数据，以及如何实施分层聚类和K-均值聚类。接着，课程将深入讲解如何运用主成分分析（PCA）进行K-均值聚类，包括PCA的基本概念，应用，以及结果分析。
进入实战阶段，您将学习如何分析购买数据，如何应用细分模型，以及如何进行描述性分析。课程将指导您如何建立购买发生模型和品牌选择模型，包括二项式Logistic回归和多项式Logistic回归，并教您如何计算价格弹性。
课程的最后部分将讲解如何进行采购数量建模，包括线性回归模型的建立和价格弹性的计算。此外，课程还将介绍深度学习在客户分析中的应用，包括数据预处理，深度学习模型的建立和训练，以及如何预测新数据。
总的来说，这门课程将为您提供一套全面的Python顾客数据分析工具和技巧，帮助您更好地理解和应用市场营销策略。
适合人群
- 初学者和对Python感兴趣的人 Beginners and those interested in Python
- 市场营销专业人员 Marketing Professionals
- 数据分析师和业务分析师 Data analysts and business analysts
讲师介绍
让世界因人才而非同凡响
GATEWAY是 CONNECTUS 康耐仕集团的独立品牌，专注于领导力发展与学习管理外包项目，我们来自于新加坡，所在集团在亚太地区有 450+ 雇员。成立以来，我们以使命驱动，帮助了许多世界 500 强和国内的知名企业，解决了他们一个又一个的组织管理和人才发展方面遇到的挑战。从初次合作到持续采购，客户感受到 GATEWAY 的专业服务和以客户为中心的合作精神。
课程大纲
共0节 时长0分钟
一、市场营销简介
共5节 | 38分钟
二、设置环境
共6节 | 19分钟
三、细分数据
共3节 | 17分钟
四、分层聚类
共2节 | 11分钟
五、K-均值聚类
共3节 | 18分钟
六、基于主成分分析的K-均值聚类
共6节 | 24分钟
七、购买数据
共4节 | 14分钟
八、客户细分的描述性分析
共4节 | 26分钟
九、购买发生建模
共9节 | 38分钟
十、品牌选择建模
共7节 | 34分钟
十一、采购数量建模
共4节 | 19分钟
十二、深度学习
共11节 | 54分钟
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。