客戶分群課程

精準(zhǔn)營銷課程

客戶流失課程

價格預(yù)測課程

購物籃分析推

深度學(xué)習(xí)課程

01-客戶分群課程

課程目標(biāo)

1.了解客戶分群的商業(yè)意義；

2.熟悉客戶分群的方法；

3.熟練掌握RFM、聚類算法客戶分群的方法與技巧

4.熟悉客戶分群結(jié)果的應(yīng)用

課程人群

大數(shù)據(jù)分析、計算機、商科、營銷、金融、服務(wù)業(yè)等專業(yè)

二年級及以上

課程人群

CRISP-DM、RFM、K-MEANS、層次聚類

課時數(shù)目

7課時

序號	課程模塊	課程內(nèi)容
01	數(shù)據(jù)挖掘方法論	介紹CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘方法論流程
02	商業(yè)理解	介紹案例的背景以及目標(biāo)、精準(zhǔn)營銷概念和意義、營銷手段以及分析流程
03	數(shù)據(jù)理解及準(zhǔn)備	了解數(shù)據(jù)字段的含義以及業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)預(yù)處理
04	RFM價值模型	介紹RFM概念以及算法、算法過程以及商業(yè)用途，基于實戰(zhàn)數(shù)據(jù)展示RFM客戶價值分群結(jié)果
05	聚類分析	介紹聚類分析的概念以及算法，列如K-MEANS和層次聚類、通過特征工程構(gòu)建會員指標(biāo)體系
06	特征刻畫	探索客戶加油行為，基于客戶分群指標(biāo)體系展示K-MEANS客戶分群結(jié)果，刻畫群體特征
07	作業(yè)	基于淘寶賣家會員交易數(shù)據(jù)，完成課程教學(xué)內(nèi)容的實踐

客戶分群課程

精準(zhǔn)營銷課程

客戶流失課程

價格預(yù)測課程

購物籃分析推

深度學(xué)習(xí)課程

02-精準(zhǔn)營銷課程

課程目標(biāo)

1.了解精準(zhǔn)營銷的商業(yè)意義

2.熟悉精準(zhǔn)營銷的分析流程

3.熟悉掌握特征重要性評估的方法與技巧

4.熟練掌握基于分類算法構(gòu)建營銷響應(yīng)率預(yù)測模型

5.熟悉精準(zhǔn)營銷模型預(yù)測結(jié)果的應(yīng)用

課程人群

大數(shù)據(jù)分析、計算機、商科、營銷、金融、服務(wù)業(yè)等專業(yè)

二年級以上

所獲技能

過濾法、封裝法、集成法、決策法、樸素貝葉斯、

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混淆矩陣、ROC曲線

課程目標(biāo)

4課時

序號	課程模塊	課程內(nèi)容
01	商業(yè)理解	介紹案例的背景以及目標(biāo)，精準(zhǔn)營銷概念和意義，營銷手段以及分析流程
02	數(shù)據(jù)理解及準(zhǔn)備	了解數(shù)據(jù)字段的含義，對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的探索分析
03	特征重要性分析	了解特征重要性評估的常見方法過濾法（FILTER）、封裝法（WRAPPER）和集成法
04	模型構(gòu)建和評估	介紹分類分析的概念以及算法，列如決策樹、樸素貝葉斯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型過擬合及對策，模型評估的方法，列如混洗距陣和ROC曲線等，基于實戰(zhàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建精準(zhǔn)營銷響應(yīng)率預(yù)測模型
05	模型應(yīng)用	將預(yù)測模型應(yīng)用于新數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶響應(yīng)率，精準(zhǔn)篩選目標(biāo)客戶
06	作業(yè)	基于葡萄牙一家銀行機構(gòu)想要通過電話營銷訂閱定期存款活動的數(shù)據(jù)，完成課程教學(xué)內(nèi)容的實踐

客戶分群課程

精準(zhǔn)營銷課程

客戶流失課程

價格預(yù)測課程

購物籃分析推

深度學(xué)習(xí)課程

03-客戶流失課程

課程目標(biāo)

1.了解客戶流失的商業(yè)意義；

2.熟悉客戶流失如何定義以及數(shù)據(jù)時間窗口的處理；

3.熟悉掌握基于分類算法構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型；

4.熟悉客戶流失模型預(yù)測結(jié)果的應(yīng)用。

課程人群

大數(shù)據(jù)分析、計算機、商科、營銷、金融、服務(wù)業(yè)等專業(yè)

二年級及以上

所獲技能

過濾法、封裝法、集成法、決策樹、樸素貝葉斯、

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混淆矩陣、ROC曲線

課程數(shù)目

4課時

序號	課程模塊	課程內(nèi)容
01	商業(yè)理解	介紹案例的背景以及目標(biāo)，精準(zhǔn)營銷概念和意義、營銷手段以及分析流程
02	數(shù)據(jù)理解及準(zhǔn)備	了解數(shù)據(jù)字段的含義，派生新變量，列如比例相對指標(biāo)、匯總類指標(biāo)、波動類指標(biāo)、趨勢類指標(biāo)等，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單探索
03	特征重要性分析	了解特征重要性評估的常見方法過濾（FILTER）、封裝法（WRAPPER）和集成法
04	模型構(gòu)建和評估	介紹樣本均衡性處理的方法，基于實戰(zhàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型
05	模型應(yīng)用	將預(yù)測模型應(yīng)用于新數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶流失概率，篩選需要進(jìn)行挽留的客戶名單
06	作業(yè)	基于一家商業(yè)銀行客戶流失數(shù)據(jù)，完成課程教學(xué)內(nèi)容的實踐

客戶分群課程

精準(zhǔn)營銷課程

客戶流失課程

價格預(yù)測課程

購物籃分析推

深度學(xué)習(xí)課程

04-價格預(yù)算課程

課程目標(biāo)

1.了解價格預(yù)測和商業(yè)意義

2.熟悉價格預(yù)測的方法

3.熟練掌握基于線性回歸和ARIMA方法的價格預(yù)測模型

4.熟悉價格預(yù)測結(jié)果的應(yīng)用

課程人群

計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析、金融等專業(yè)二年級及以上

所獲技能

相關(guān)系數(shù)、線性回歸、RMSE、R-SQUARE、

ARIMA、指數(shù)平滑

課程目標(biāo)

8課時

序號	課程模塊	課程內(nèi)容
01	房價預(yù)測-商業(yè)理解	介紹案例的背景、目標(biāo)和試用場景
02	價格預(yù)測-數(shù)據(jù)理解及準(zhǔn)備	了解數(shù)據(jù)字段的含義，缺失數(shù)據(jù)處理，變量相關(guān)性分析
03	房價預(yù)測-模型構(gòu)建和評估	了解線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型構(gòu)建方法以及RMSE和R-SQUARE等模型評估指標(biāo)，基于實戰(zhàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建房價預(yù)測模型
04	股價預(yù)測-商業(yè)理解	介紹案例的背景、目標(biāo)和使用場景
05	股價預(yù)測-數(shù)據(jù)理解及準(zhǔn)備	了解數(shù)據(jù)字段的含義，時間序列的概念，平穩(wěn)性和隨機性檢驗
06	股價預(yù)測-模型構(gòu)建和評估	了解ARIMA、指數(shù)平滑等模型構(gòu)建方法以及模型評估方法，基于實戰(zhàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建股價預(yù)測模型
07	作業(yè)	基于汽車價格和股票價格數(shù)據(jù)，完成課程教學(xué)內(nèi)容的實踐

客戶分群課程

精準(zhǔn)營銷課程

客戶流失課程

價格預(yù)測課程

購物籃分析推

深度學(xué)習(xí)課程

05-購物籃分析推算

課程目標(biāo)

1.了解關(guān)聯(lián)分析和推薦系統(tǒng)的商業(yè)意義和應(yīng)用場景；

2.熟悉關(guān)聯(lián)分析的算法；

3.熟悉推薦系統(tǒng)算法。

課程人群

計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析、營銷、服務(wù)業(yè)、商科、

金融等專業(yè)二年級及以上

所獲技能

APRIORI、FP-GROWTH、協(xié)同過濾推薦、

支持度、置信度、提升度

課程目標(biāo)

4課時

序號	課程模塊	課程內(nèi)容
01	購物籃分析-商業(yè)理解	介紹案例的背景、目標(biāo)和使用場景
02	購物籃分析-關(guān)聯(lián)分析	了解APRIOR和FP-GROWTH算法以及支持度、置信度和提升度
03	購物籃分析-超市購物籃分析實例	基于超市顧客商品購買明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，根據(jù)分析結(jié)果，給超市運營者提供建議
04	推薦系統(tǒng)-商業(yè)理解	介紹案例的背景和目標(biāo)，了解推薦系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域、原理和類別
05	推薦系統(tǒng)-推薦系統(tǒng)算法	了解基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法和基于商品的協(xié)同過濾推薦算法
06	推薦系統(tǒng)-協(xié)同過濾推薦實例	基于實戰(zhàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建協(xié)同過濾推薦
07	作業(yè)	基于超市購買數(shù)據(jù)，完成課程教學(xué)內(nèi)容的實踐

客戶分群課程

精準(zhǔn)營銷課程

客戶流失課程

價格預(yù)測課程

購物籃分析推

深度學(xué)習(xí)課程

06-深度學(xué)習(xí)課程

課程目標(biāo)

1.了解深度學(xué)習(xí)；

2.熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程

3.熟悉卷積申請網(wǎng)絡(luò)；

4.熟悉掌握基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像識別。

課程人群

計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析等專業(yè)二年級及以上

課程目標(biāo)

前向傳播、反向傳播、損失函數(shù)、SOFTMAX、

學(xué)習(xí)率、正則率、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

課程目標(biāo)

8課時

序號	課程模塊	課程內(nèi)容
01	深度學(xué)習(xí)簡介	介紹什么是深度學(xué)習(xí)，與機器學(xué)習(xí)和人工智能的關(guān)系，與機器學(xué)習(xí)的異同點以及深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景
02	神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹	介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成單元，前向傳播算法以及激活函數(shù)去線性化
04	神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化	介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練流程，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的算法：梯度下降算法和反向傳播算法，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見問題（列如過學(xué)習(xí)率擬合）和對應(yīng)的解決方案
04	圖像識別和經(jīng)典數(shù)據(jù)集	什么是圖像識別的問題，有哪些圖像識別領(lǐng)域的經(jīng)典數(shù)據(jù)集
05	卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	介紹數(shù)據(jù)在卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)里的計算方式及卷積結(jié)構(gòu)在圖像處理問題上的優(yōu)勢
06	經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型	介紹一些比較經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在圖像識別的一些比賽上都獲得了非常優(yōu)異的成績
07	作業(yè)	基于MNIST數(shù)據(jù)，構(gòu)建LENET-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)圖像識別的課程實踐