Customer Analytics

1.       Bevezetés az ügyfélanalitikába: adatelemzési CRISP-DM módszertan, gépi tanulás, mesterséges intelligencia

2.       Python-alapú szoftverkörnyezet bemutatása, gépi tanulási eszközök és könyvtárak

3.       Bevezetés az előrejelzések és vizualizáció témakörébe: indoklási technikák elemzéssel, adat-reprezentáció és transzformációk, ábrás és képi megjelenítés, interakciós technikák, általánosított többdimenziós skálázás, érzékelési térkép, üzleti döntés térkép (BDM)

4.       Termékárazás: korrelációs és regressziós analízis, speciális kihívások a webes adatbányászat területén, újszerű adatgyűjtési módok

5.       Távközlési adatok adatbányászata, ügyfélértékszámítás: lemorzsolódás probléma, távközlési ügyfelek adathalmazai, lemorzsolódás előrejelzése, kiértékelő görbék

6.        Hitelbírálati elemzések ügyfélviselkedés alapon: hitelbírálati alapfeladat bemutatása, pontozótábla, viselkedésalapú elemzések speciális kérdéseinek kezelése, elemzési tábla készítése tranzakciós adatokból

7.       Weboldalak felhasználóinak elemzése: webes adatbányászat és részterületei, ügyfél-viselkedési kérdések, látogató azonosítás kérdései és módszerei, rendelkezésre álló adatok, alapvető riportolási kérdések, vásárlói affinitás elemzés, oldalhasználati ügyfélcsoportok, a csoportba sorolás által elérhető előnyök, elvándorló ügyfelek szegmensei

8.       Kampányoptimalizáció: profit maximalizálás alapú kampány optimalizáció

9.       Kapcsolati háló elemzése: a kapcsolati háló alapvető fogalmainak ismertetése, a háló elemei és felépítései lehetőségei, a kapcsolati hálóban szereplő információk felhasználási lehetőségeinek bemutatása, hálózatkutatás és kapcsolatai az adatbányászati előrejelzésekkel, közösségi háló hatása a lemorzsolódás előrejelzésre

10.      Eladások elemzése: idősor jellegű adatok elemzésének lehetőségei, időbeli és szezonális hatások szűrésének kezelése, időben rétegelt tanító és teszt adathalmazok

11.     Sportanalitika: futball játékosok értékelése, időbeli trendek elemzése, ármeghatározó képességek azonosítása

A gyakorlatok/laborok részletes tematikája

1.                  Adatelőkészítési technikák

2.                  Adatvizualizáció

3.                  Ingatlanár-becslés regressziós modellekkel

4.                  Ügyfél elvándorlás előrejelzés – távközlési adatokon történő klasszifikációs elemzés

5.                  Hitelbírálati elemzés

6.                  Webáruház elemzése – weblogok feldolgozása ügyfélszegmensek felállítására

7.                  Kampányoptimalizáció hibrid modellekkel

8.                  Ügyfél lemorzsolódás mélytanulási hálózatmodellekkel

9.                  Kapcsolati hálók elemzése

10.               Eladások előrejelzése idősorelemzéssel

11.               Sportanalitika