Maschinelles Lernen: Verwendungszwecke und Anwendungen des Clustering

Name: Maschinelles Lernen: Verwendungszwecke und Anwendungen des Clustering
Author: Briana Brownell

Untersuchung des maschinellen Lernens anhand von Anwendungsfällen und Situationen aus der Praxis.

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Kurs: On-Demand

Wahrscheinlich die häufigste Verwendung Clustering liegt in der Kundensegmentierung. Der Grund dafür ist, dass Sie alle Ihre Kunden behandeln als eine große monolithische Gruppe, geht nicht sehr gut wenn du versuchst, es herauszufinden gezielte Angebote für Kunden mit unterschiedlichen Bedürfnissen. Es ermöglicht Ihnen auch eine persönlichere Gestaltung Ansatz, wenn Sie Ihr Marketing betreiben oder wenn Sie Ihre Produkte entwerfen. Nur ein einziges Produkt haben denn es geht nicht allen so gut als mit einer Reihe von Produkten die Kundenbedürfnisse gezielter erfüllen. Nun, es gibt eine Reihe von Möglichkeiten Kundensegmentierung durchzuführen, und der Hauptunterschied zwischen ihnen ist die Art der Variablen die Sie für eine Eingabe verwenden. Häufig werden Psychografien verwendet um zu bestimmen, welche Segmente Ihre Kunden gehören dazu. Und der Vorteil der Verwendung von psychografisch Informationen sind, dass es Ihnen erlaubt die Motivationsfaktoren zu verstehen, und das Weltbild Ihrer Kunden viel besser als etwas anzuschauen das ist relativ harmlos wie demografische Informationen oder Transaktionshistorie. So die meisten Vermarkter gerne die Psychographie verstehen ihrer verschiedenen Kundengruppen, auch wenn sie sich auch die Demografie ansehen, und andere Metriken rund um das. Es ist sicherlich möglich, einen Kunden anzulegen Segmentierung nur anhand demografischer Variablen. Und tatsächlich gibt es eine Reihe der erfolgreichen Segmentierung das haben genau getan. Diese betrachten den gesamten Lebensstil, und allgemeines Kaufverhalten, und das dann verwenden, sie leiten die Interessen der Segmente ab. Daher kann es sehr nützlich sein, dies zu verwenden je nachdem, was für ein Produkt Sie haben. Wenn Sie versuchen, zu zielen recht breite Bevölkerungsgruppen, dann kann dir das ganz gut gestatten zu verstehen, welche allgemeinen Gruppen möglicherweise am meisten an Ihrem Produkt interessiert sind. Die andere Art der Kundensegmentierung ist eine Verhaltenssegmentierung. Anstatt also auf Einstellungen zu schauen oder Psychografie, Stattdessen wird das tatsächliche Verhalten betrachtet aus der Gruppe. Daher ist diese Art der Segmentierung sehr nützlich die Lebensstile zu verstehen, und Aktionen der Gruppen aufgrund ihres Verhaltens, und Ihnen einen Einblick geben wie Sie sie effektiv erreichen können. Jetzt solltest du also eine Idee haben der Arten von Segmentierungen, die Sie durchführen können mit Kunden und wie Clustering eingesetzt werden kann um diese spezifischen Segmente zu finden.

Mittelstufe Anbieter : Briana Brownell 5 Lektionen · 10m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Urdu, Chinese

Kursbeschreibung

Diese Lektionen führen Sie durch verschiedene Anwendungsfälle und reale Anwendungen der im Kurs behandelten Methoden. Die Anwendungsfälle decken verschiedene Szenarien ab, darunter Medizin, Einzelhandel und Marketing.

Was Sie lernen werden

Erkunden Sie reale Anwendungen von Clustering und Assoziationsmodellierung in Medizin, Einzelhandel und Marketing
Untersuchen Sie Kundensegmentierung, Bildsegmentierung und Bildkategrisierungsmethoden
Bewerten Sie die Herausforderungen bei realen Anwendungen von Clustering
Analysieren Sie die Rollen der Datenschutzerhaltung, Produktbündel und Warenkorbanalyse
Überprüfen Sie wichtige Anwendungsfälle, die zeigen, wie maschinelles Lernen in realen Einstellungen angewendet wird

Wichtige Erkenntnisse

Clustering und Assoziationsmodellierung haben reale Anwendungen in Medizin-, Einzelhandels- und Marketingszenarios.
Die behandelten Segmentierungsmethoden umfassen Kundensegmentierung, Bildsegmentierung und Bildkategorisierung.
Reale Anwendungen von Clustering präsentieren Herausforderungen, die der Kurs untersucht.
Produktbündel und Warenkorbanalyse sind Anwendungsfälle, die zusammen mit Datenschutzerhaltung erforscht werden.
Die Lektionen gehen durch wichtige Anwendungsfälle, um maschinelles Lernen in realen Anwendungen zu demonstrieren.

Häufig gestellte Fragen

Was behandelt dieser Kurs?

Er behandelt verschiedene Anwendungsfälle und reale Anwendungen von Clustering und Assoziationsmodellierung, einschließlich Kundensegmentierung, Bildsegmentierung, Bildkategorisierung, Produktbündel und Warenkorbanalyse sowie Datenschutzerhaltung in Szenarien wie Medizin, Einzelhandel und Marketing.

Welche Fähigkeiten werde ich in diesem Kurs erwerben?

Der Kurs entwickelt Fähigkeiten in Azure Machine Learning, Clusteranalyse, maschinellem Lernen, Algorithmen des maschinellen Lernens, Methoden des maschinellen Lernens und Anwendungsfallanalyse.

Welche realen Szenarien werden als Beispiele verwendet?

Die Anwendungsfälle decken verschiedene Szenarien ab, einschließlich Medizin, Einzelhandel und Marketing.

Welche Lektionen sind in diesem Kurs enthalten?

Die Lektionen sind Kundensegmentierung, Bildsegmentierung, Bildkategorisierung, Produktbündel und Warenkorbanalyse sowie Datenschutzerhaltung.

Was sind die Lernziele dieses Kurses?

Die Lernenden werden reale Anwendungen von Clustering und Assoziationsmodellierung kennenlernen, die Herausforderungen in diesen realen Anwendungen bewerten und wichtige Anwendungsfälle untersuchen, um maschinelles Lernen in realen Anwendungen zu sehen.