Хорошо, когда отток клиентов едва уловим и не сильно сказывается на прибыли компании. Но лучше подстраховаться и научиться контролировать этот процесс.
Один из доступных способов — машинное обучение.
Именно этим мы и займёмся на новом воркшопе «Customer Churn Rate Prediction».
Каждый участник воркшопа выполнит реальные задачи:
- Построит аналитическый отчёт с помощью Power BI для визуализации факторов, которые влияют на уход клиента;
- Построит модели предсказания ухода клиента на основе исторических данных при помощи Microsoft Azure ML Studio;
- Опубликует модель в качестве сервиса для её дальнейшего использования.
Не бойтесь, если не умеете программировать. На воркшопе мы используем готовые инструменты, которые позволяют решить задачу без написания кода.
Воркшоп будет полезен руководителям, бизнес-аналитикам, руководителя департаментов продаж, менеджерам по продажам, IT-руководителям и разработчикам.
Программа воркшопа:
● Описание бизнес проблемы, отраслевые отличия
● Подход для решения на основе Data Science & Machine Learning
● Практика: визуализация и разработка BI аналитики
● Data Mining: поиск закономерностей и причин ухода с помощью визуализаций, использование языка R
● Разработка модели машинного обучения Customer Churn Rate Prediction
● Публикация модели
● Выводы
После воркшопа вы сможете:
● Выбрать стратегию решения бизнес задачи с применением Data Science
● Разработать дешборд в Power BI для анализа потери клиентов
● Создать эксперимент в студии машинного обучения для предсказания ухода клиентов;
● Опубликовать эксперимент для его использования в бизнес процессах компании
Требования к участникам:
● собственный ноутбук с установленным Power BI Desktop;
● Установленный продукт RStudio
● аккаунт в Microsoft Azure ML Studio;
● базовое понимание принципов Machine Learning;
● ознакомление с документом CRISP-DM.
Воркшоп проведет Дмитрий Гузенко — Data Analyst, разработчик с
Длительность воркшопа: 5 часов
Билеты:
Early birds (до 11 февраля) — 650 грн.
Sleepy owls (после 11 февраля) — 800 грн
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів