実際のビジネス現場でどのようにデータ分析が使えるかを学ぶ。
データ分析では、例えば顧客から「顧客データを使って売上を上げる施策を考えて欲しい」という依頼が来ることがある。
そこで、小売店での営業実績から顧客データは豊富にあると言われたので分析をはじめてみたら、
店舗によってフォーマットがバラバラだったり、必要なデータが一元管理されていなかったりする。
その場合にはデータを前処理して扱いやすい形に処理する必要がある。
今回は、あるプログラミング教室の課題を解決する施策についてデータ分析を用いて実習していく。
想定案件イメージ
実践的なビジネスデータ分析を扱う。
整形されていないデータをどのように前処理・加工していくかを学ぶ。
顧客分析で売上向上の施策を検討したり、顧客クラスタリングをしてどのような顧客がいるかの分析を行う。
利用回数の予測を行って売上予測に役立てる。
講座内容
◯データ整形
◯データ集計
◯データ前処理
◯顧客分析
◯利用履歴からの顧客クラスタリング
◯利用回数の予測モデルをつくる
【使用言語】
Python
実行環境
実行環境がない場合はanaconda をinstall してください。
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