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AI怎么學(xué)在哪里學(xué)比較好?

AI怎么學(xué)在哪里學(xué)比較好?學(xué)習(xí)人工智能(AI)需要選擇合適的學(xué)習(xí)資源和平臺很重要,關(guān)于AI在哪里學(xué)比較好,建議來達內(nèi)教育,首先達內(nèi)教育是大品牌,學(xué)習(xí)更有保障,校區(qū)比較多可以就近選擇校區(qū),此外達內(nèi)教育學(xué)習(xí)AI技術(shù)還能推薦就業(yè)。

AI怎么學(xué)在哪里學(xué)比較好?達內(nèi)教育采用的是理論+實戰(zhàn)的授課模式,是真的會把實戰(zhàn)項目展開介紹,并且進行實操,幫助學(xué)員更快速的適應(yīng)企業(yè)工作。下面介紹一下達內(nèi)實戰(zhàn)項目,達內(nèi)的實戰(zhàn)項目都是融入授課每個階段的,理論+實戰(zhàn)同步進行。

AI怎么學(xué)在哪里學(xué)比較好?

達內(nèi)AI技術(shù)涉及到的實戰(zhàn)項目比較多,下面小編展現(xiàn)部分項目

達內(nèi)AI項目-優(yōu)衣庫銷售數(shù)據(jù)分析及目標(biāo)額分配

背景:基于各城市10個月銷售數(shù)據(jù),進行探索性分析

原因分析:分析產(chǎn)品虧本原因,銷售額趨勢以及10月份下滑原因

分析方法:基于4P分析法,分析產(chǎn)品,渠道,價格,促銷,用戶畫像

業(yè)務(wù)分析:根據(jù)前十個月銷售額,制定11月目標(biāo),根據(jù)城市貢獻率,門店貢獻率分配給各個城市,各個門店,確定爆款商品指導(dǎo)價,對于門店缺乏的品類進行補貨

達內(nèi)AI項目-新零售商超經(jīng)營分析

背景:2010年-2022年經(jīng)營數(shù)據(jù),分析當(dāng)前業(yè)務(wù)的經(jīng)營狀況,為公司未來的經(jīng)營方向給出意見建議。

數(shù)據(jù)分析方法:環(huán)比分析、趨勢分析

確定經(jīng)營指標(biāo):總收入、總成本、商品毛利、商品成本、運營費用、凈利潤、付費會員等

經(jīng)營分析:

1、按年分析總營收和凈利潤,分析趨勢

2、按年分析客單價、人均會員費、付費會員人數(shù)增長率、分析趨勢

3、商品毛利率以及同量體超市商品毛利率對比成長性

達內(nèi)AI項目-淘寶用戶行為分析

背景:基于某店鋪淘寶app一個月100w條用戶行為數(shù)據(jù),進行用戶行為分析

業(yè)務(wù)指標(biāo)搭建:PV,UV、有購買行為的用戶數(shù)、復(fù)購率、回購率

數(shù)據(jù)分析方法:AARRR模型,獲客,活躍,留存,提高收入,自傳播

獲客分析:計算新增用戶,做獲客分析

活躍分析:每周的用戶行為數(shù)量變化趨勢,每天PV變化趨勢分析,分析一天中的不同時段用戶的行為

留存率分析:分析次日留存率,7日留存率,30日留存率

轉(zhuǎn)化率分析:各個環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率分析

老用戶促活:定義現(xiàn)有用戶目前狀態(tài),劃分睡眠用戶,正常用戶,流失用戶

達內(nèi)AI項目-通訊公司提高問題響應(yīng)速度

背景:用戶反饋響應(yīng)速度久,現(xiàn)在需要降低問題的反饋時間,提高解決速度

數(shù)據(jù)分析方法:指標(biāo)拆解、邏輯樹

指標(biāo)拆解:問題難處理、人手不足、分配工作不合理、客服專業(yè)度、個別人員處理問題慢、反饋渠道

數(shù)據(jù)處理:利用正則提取數(shù)據(jù),特征進行規(guī)整,對反饋類型進行拆分,分別拆為一級,二級,三級類目中詳細(xì)

問題描述:定義標(biāo)簽路徑信息,存儲完整的反饋類型信息

指標(biāo)提升:

1、分析不同類型的反饋數(shù)量:手機網(wǎng)絡(luò)信號這一類別反饋較多,不同類型反饋數(shù)量差異性較大,針對反饋數(shù)量多的類別,加大人員安排,給出詳細(xì)解決方案,進行培訓(xùn),必要時進行專項服務(wù),提高響應(yīng)速度

2、分析不同類型的處理時長:大小不一,對于手機網(wǎng)絡(luò)信號, 國際漫游服務(wù),寬帶網(wǎng)絡(luò)信號時長達到8小時以上,對于這個類別需要重點培訓(xùn)

3、分析客戶的類別占比及處理速度:每個人處理問題的類別占比不均,根據(jù)客服處理速度,對于后25%的人員進行重新培訓(xùn),考核上崗。

達內(nèi)AI項目-航空公司客戶價值分析

背景:根據(jù)客戶貢獻的價值,將6w多個客戶劃分為不同的等級,不同價值的客戶制定不同的營銷策略

數(shù)據(jù)分析方法:RFM

項目步驟:

1、數(shù)據(jù)讀取及特征選擇:從crm系統(tǒng)中選擇了2年的會員數(shù)據(jù)進行客戶價值分析,基于LRFMC客戶價值分析業(yè)務(wù)模型,(L:客戶關(guān)系長度,R:上一次坐飛機時間距離截止時間時間間隔,F(xiàn):坐飛機的次數(shù),M:飛行總里程,C:艙位對應(yīng)的折扣力度)來衡量客戶價值

2、數(shù)據(jù)處理:采用pandas對數(shù)據(jù)進行缺失值,異常值,標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化處理

3、數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化:使用K-means算法完成了客戶聚類

4、定義客戶標(biāo)簽:根據(jù)聚類之后每個組的特征數(shù)據(jù),分析不同組的特點,劃分在五個不同的客戶群體當(dāng)中,分別是vip客戶,一般保持客戶,重點培養(yǎng)客戶,重要挽留客戶,一般客戶(流失傾向),把不同客戶數(shù)據(jù)存在excel不同sheet里面,并針對不同價值的客戶制定不同的營銷策略

達內(nèi)AI項目-金融客戶畫像及風(fēng)控分析

背景:為節(jié)省貸前審批人工成本和降低違約率,需要搭建一個模型,預(yù)測用戶違約情況,并且根據(jù)已有數(shù)據(jù)進行用戶靜態(tài),畫像分析,定位目標(biāo)群體,便于推廣營銷

數(shù)據(jù)分析方法:描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)分析

項目步驟:

1、描述性統(tǒng)計分析:數(shù)據(jù)80w+條,合計16特征,目前違約率8%

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理:優(yōu)化違約標(biāo)簽變成二分類,根據(jù)箱線圖分析熱依達法則,基于業(yè)務(wù)的理解,將異常數(shù)據(jù)刪除,將類別型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型,保證數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的完整性以及后期方便數(shù)據(jù)

3、客戶畫像分析:分析現(xiàn)有客戶群體的工作年限,年收入, 貸款金額,住房類型,借款周期,定義目標(biāo)客戶群體, 為后期渠道拉新做支持

4、特征工程構(gòu)建:選擇用戶年收入,每月債務(wù)收入比, 不良記錄數(shù),逾期總次數(shù),征信記錄當(dāng)中信用產(chǎn)品數(shù)等特征,并通過SMOTE算法解決樣本不均衡問題

5、構(gòu)建模型并評價:采用決策樹,隨機森林,使用網(wǎng)格搜索找到最優(yōu)參數(shù),最終準(zhǔn)確率,精確率,召回率達到95%左右

以上是關(guān)于達內(nèi)AI學(xué)習(xí)的部分項目展現(xiàn),達內(nèi)AI項目完全符合企業(yè)需求而定制的,并且達內(nèi)AI技術(shù)每個階段的學(xué)習(xí)都會有相應(yīng)的崗位及職場薪資等。達內(nèi)AI培訓(xùn)是非常負(fù)責(zé)任的,并且達內(nèi)AI學(xué)習(xí)還能推薦就業(yè)是不錯的學(xué)習(xí)平臺。現(xiàn)在還可以申請試聽。

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