Автор: Тон Петтит Программа UDACITY Data Science Nano Degree 20.12.2020 Общий обзор . В этом исследовании мы стремились определить потенциальных клиентов для маркетинговой кампании, используя методы машинного обучения на наборе демографических данных и данных о покупательском поведении. Описание входных данных . Данные для этого проекта состояли из демографических данных и информации о покупательском поведении клиентов компании, занимающейся доставкой по почте, и были представлены в..

Сегментация клиентов для Arvato Financial Services Введение В этом проекте контролируемые и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения используются для анализа демографических наборов данных населения в целом, а также клиентов немецкой компании, занимающейся доставкой по почте. Цель проекта двоякая: Сгруппируйте наборы данных в группы, чтобы узнать характеристики существующих клиентов и различия с населением в целом. Разработайте модель прогнозирования для предсказания и..

"Могу ли я более эффективно ориентироваться на потенциальных клиентов?" Это одно предложение резюмирует проблему идентификации сегментации клиентов, которая решается в Конкурсе прогнозов Арвато . Претенденту предлагается изучить несколько больших наборов данных, и он должен разработать модель, которая лучше всего может предсказать, следует ли человеку стать мишенью для маркетинговой кампании или нет. Я завершил этот проект в рамках наностепени Udacity в области науки о данных и..