Как сегментация через машинное обучение меняет подход к клиентам? // Курс"Аналитик данных"

ЧТО БУДЕТ НА ВЕБИНАРЕ? 1) Анализ поведения клиентов по данным о покупках Проанализируем транзакции интернет-магазина и найдем закономерности в поведении покупателей. 2) Кластеризация клиентов с помощью машинного обучения Применим алгоритмы кластеризации для выделения групп похожих клиентов по их покупательскому поведению. 3) Практическое применение и интерпретация результатов кластеризации Обсудим, как бизнесу использовать полученные результаты 🎯 Что в результате вебинара узнают пользователи? Как/где смогут применить полученные навыки? 1) Научитесь анализировать данные при помощи python 2) Поймете, как при помощи машинного обучения находить скрытые закономерности в данных 3) Увидите, как бизнес может получить пользу из выявленных закономерностей 👥 Этот урок из онлайн-курса «Аналитик данных» будет особенно полезен: Системным аналитикам, продуктовым и проектным менеджерам, начинающим аналитикам данных, маркетологам и CRM-менеджерам, IT-специалистам из смежных областей и всем, кто хочет понять практическое применение машинного обучения для анализа клиентских данных. Не пропустите возможность повысить свою экспертность — запишитесь на вебинар прямо сейчас и научитесь использовать аналитические инструменты для повышения эффективности вашего бизнеса! ✅ «Аналитик данных» - https://otus.pw/QDIK/ Преподаватель: Вероника Клочкова - аналитик данных с 3-летним опытом работы в области Python, SQL, dbt и BI-инструментов Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/eEV0l/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/