おめでとうございます！

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

学んだこと

  • 機械学習の種類：教師あり・教師なし・強化学習
  • 機械学習の手順
  • モデル別のデータ前処理手法
  • ロジスティック回帰と決定木で通信業の解約を予測
  • 顧客生涯価値を算出
  • 線形回帰で翌月の取引を予測
  • 複数指標でモデル性能を評価
  • K-means と NMF で購買履歴に基づく顧客セグメント化
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

次のステップ

  • 各トピックをさらに深掘りする
  • データセットを試し、パラメータを調整して精度やセグメントの解釈性を改善
  • 別データでプロジェクトに取り組み、コメント付きで自力実装
  • 完了後、GitHub へのリンク付きでブログ投稿
  • 業務で知識を実践
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

受講ありがとうございました！

Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習

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