Публикации по теме 'customer-segmentation'
Анализ сегментации клиентов с использованием алгоритма K-средних и анализа основных компонентов — Ришик…
Абстрактный
Для эффективного и успешного развития бизнеса и маркетинга необходимо анализировать данные о клиентах с помощью сегментации клиентов. Сегментация клиентов просто означает группировку клиентов по различным характеристикам. Целью данной статьи является попытка классифицировать клиентов по разным категориям с использованием алгоритма K-средних и анализа основных компонентов. Цель состоит в том, чтобы помочь организациям понять, как понимать своих клиентов. Зная различия между..
Сегментация клиентов в банковской сфере с использованием генеративного ИИ
1./ Введение
Сегментация клиентов является важной задачей для банков, поскольку позволяет им лучше понимать своих клиентов и предоставлять персонализированные услуги. Генеративные модели ИИ могут помочь в решении этой задачи, предлагая новый подход к сегментации клиентов. В этой статье мы рассмотрим процесс использования вариационного автокодировщика (VAE), типа генеративной модели, для проведения сегментации клиентов.
2./ Сегментация
a./ Создание синтетических данных..
СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ с использованием алгоритма машинного обучения
Сегментация клиентов — это маркетинговая стратегия, которая группирует целевой рынок на основе одних и тех же характеристик, которыми нужно эффективно и точно управлять для достижения поставленных бизнес-целей. Целью этой сегментации является выявление ценных клиентов или посетителей и понимание потребностей каждой группы клиентов для улучшения отношений.
Правильная группировка клиентов облегчит продвижение продукции на рынок эффективно и результативно, как с точки зрения затрат, так и..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..