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- 2025-01-23
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Mp4 | 视频：h264,1920x1080 | 音频：AAC，48 KHz，2 Ch | 12小时36分钟| 4.89 GB | 类型：电子学习| 英语语言描述学习使用pandas和Matplotlib分析和可视化Python中的数据
研究群集技术，例如分层和k均值聚类
根据操纵数据创建客户群
使用线性回归预测客户生命周期价值
使用分类算法了解客户选择
优化分类算法以提取最大信息关于营销分析的数据科学涵盖了数据分析的每个阶段，从使用原始数据集到细分人口，并根据细分对人口的不同部分进行建模。本书首先教您如何使用Python库（如pandas和Matplotlib）从Python读取数据，操作它，并使用分类和连续变量创建绘图。然后，您将学习如何将群体分组并使用不同的群集技术来评估客户细分。当您逐步完成章节时，您将探索评估和选择最佳分割方法的方法，并继续创建关于客户价值数据的线性回归模型，以预测终身价值。在最后的章节中，您将了解用于评估回归模型的回归技术和工具，并探索使用分类算法预测客户选择的方法。最后，你'在本书的最后，您将能够构建自己的营销报告和交互式仪表板解决方案。特征研究营销分析的新技术
探索机器学习的用途，为您的营销分析提供动力
借助多个示例和练习，完成数据分析的每个阶段
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