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。

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。