【Udemy中英字幕】RA: Retail Customer Analytics and Trade Area Modeling.

RA：零售客户分析和贸易区域建模。

EP3：学习 Python 并应用客户分析、客户流失预测、客户细分和贸易区域建模。

讲师：Haytham Omar-Ph.D

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

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您将学到什么

Python。
客户分析
学习如何使用 Python 进行日常工作
了解如何利用数据来提高客户参与度。
使用 K-means 进行客户细分。
使用贸易区域模型进行位置和竞争分析。
使用推荐系统向客户推荐产品。
使用市场篮子分析向客户提供建议和促销套餐。
预测客户的终身价值

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Python
数据科学
发展

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要求

零售基础知识
其中包括 Python 速成课程。

描述

“这是 RA 零售系列的三门课程之一，每门课程都可以独立学习。”

使用 Excel 和 Python 掌握零售管理和分析

零售商每天都面临着激烈的竞争，紧跟新趋势和客户偏好是现代零售环境中卓越表现的保证。零售管理中卓越的一个关键方法是利用每天产生的数据。据估计，我们每天产生的数据量非常大，大约有 2.5 千万亿字节。根据 IBM 的一项研究，全球 90% 的数据是在过去两年内创建的。

零售分析是研究产生的零售数据并据此做出有见地的数据驱动决策的领域。由于这是一个广泛的领域，我将课程分为三个部分。在本课程中，我们重点关注零售的客户分析部分。了解客户是保持忠诚度和开发产品以促进零售业务和盈利能力的关键。

RA：零售客户分析和贸易区域建模。

1-了解客户分析在零售业中的重要性。

2-使用 Pandas 处理数据。

3-使用 Python 进行分析。

5-贸易区建模

6-推荐系统

7-客户终身价值预测

8-市场篮子分析

9. 客户流失预测

如果您不知道如何编码，请不要担心，我们将通过应用零售分析逐步学习！

*注意：完整程序包括可下载资源和Python 项目文件、家庭作业和程序测验、终身访问权限以及30 天退款保证。

该计划适用于哪些人：

· 如果您是编码方面的初学者，那么请参加此程序。

· 如果您从事零售业并希望做出数据驱动的决策，那么该计划将为您提供所需的一切。

· 如果您正在从 Excel 切换到数据科学语言，那么该程序将快速实现您的目标。

· 如果您厌倦了在电子表格上一遍又一遍地进行相同的分析，并想找到自动化的方法，那么这个程序就适合您。

程序设计

该计划被设计为体验式学习模块，前几个模块用于零售基础知识，然后是Python 编程基础知识，这是为了使该计划的所有参加者保持相同的进度。第三部分是使用数据科学的零售应用，它使用前两个模块的知识进行应用。而程序交付方法将是我在白板上解释概念、演示和 Python 编码课程的混合，在这些课程中，您可以逐步与我一起进行编码。大多数部分都会有评估，以加强您新获得的技能。所有的实践和评估都是真实的零售用例。