Udemy – RA: Retail Customer Analytics and Trade Area Modeling. 2025-10

در تاریخ: 1405/04/08 9:52:42

توضیحات

RA: Retail Customer Analytics and Trade Area Modeling.، دوره آموزش تحلیل مشتریان خرده‌فروشی و مدل‌سازی محدوده تجاری توسط آکادمی Udemy منتشر شده است.این مسترکلاس یک برنامه جامع 15.5 ساعته است که برای آموزش هفت حوزه مجزای تحلیل رفتار مشتریان با استفاده از اکسل و پایتون طراحی شده است. با شروع از اصول علمی داده‌های خرده‌فروشی و بررسی نمونه‌های معروف مانند Clubcard تسکو و مدل پیش‌بینی هدفمند تارگت، شما بلافاصله وارد ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای می‌شوید که تصمیمات تجاری واقعی را هدایت می‌کنند. برنامه درسی مواردی چون مدل‌سازی محدوده تجاری با استفاده از مدل جاذبه قدرتمند هاف (Huff Model) از پایه برای تعیین مکان‌یابی فروشگاه‌ها، بخش‌بندی مشتریان با استفاده از تحلیل RFM به همراه خوشه‌بندی K-means و پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (CLV) با درخت تصمیم و بهینه‌سازی تصادفی پارامترها را پوشش می‌دهد.

علاوه بر این، شما یک پایپ‌لاین کامل برای پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn) با استفاده از رگرسیون لجستیک، نسبت شانس و جریمه Lasso خواهید ساخت تا مشتریان وفادار در معرض ریزش را هدف قرار داده و حفظ کنید. این دوره همچنین الگوهای خرید را با استفاده از تحلیل سبد خرید و الگوریتم Apriori برای ایجاد بسته‌های تبلیغاتی، در کنار سیستم‌های پیشنهاددهنده به سبک تجارت الکترونیک با استفاده از فیلترینگ مشارکتی SVD بررسی می‌کند. در نهایت، یاد می‌گیرید که تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) را برای کاهش ابعاد جهت مدیریت ویژگی‌های پیچیده و همپوشان مشتری در پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین خود به کار ببرید و یک پورتفولیوی قوی در علم داده خرده‌فروشی بسازید.

آنچه خواهید آموخت

درک ارزش تجاری تحلیل مشتریان: بررسی نمونه‌های تسکو، Walmart و اندرو پل به عنوان شواهدی بر اهمیت پیش‌بینی در خرده‌فروشی
ساخت و به‌کارگیری مدل هاف در پایتون برای تحلیل محدوده تجاری: محاسبه احتمالات جذب مشتری به فروشگاه برای هر جامعه محلی و حل مسئله مکان‌یابی فروشگاه
انجام تحلیل RFM: محاسبه تازگی خرید، فرکانس خرید و ارزش مالی مشتری، رتبه‌بندی و گروه‌بندی مشتریان و ایجاد دسته‌بندی‌های تجاری معنادار
اعمال خوشه‌بندی K-means روی داده‌های RFM: انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها با روش آرنج (Elbow Method)، مصورسازی نقاط مرکز خوشه و تفسیر پروفایل بخش‌ها
پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (CLV): مهندسی ویژگی‌ها، محاسبه ارزش طول عمر، طبقه‌بندی مشتریان بر اساس لایه‌های CLV و ساخت مدل درخت تصمیم با اعتبارسنجی متقاطع جستجوی تصادفی
ساخت یک پایپ‌لاین کامل پیش‌بینی ریزش مشتری: آشنایی با داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، رگرسیون لجستیک، ماتریس درهم‌ریختگی، معیارهای دقت و فراخوانی، لگاریتم شانس و منظم‌سازی Lasso
اعمال تحلیل سبد خرید با الگوریتم Apriori: شناسایی قوانین تجمیعی، ساخت بسته‌های تبلیغاتی و شناسایی کالاهای کم‌گردش برای حراج یا تغییر جایگاه
استفاده از تحلیل سبد خرید برای ارائه پیشنهادات و بسته‌های تبلیغاتی به مشتریان
اعمال تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد: ساخت پایپ‌لاین، تجزیه ویژگی‌های مشتری، تنظیم هایپرپارامترها و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی‌های بعدی
کدنویسی پایتون از صفر برای تحلیل مشتری: شامل دوره آموزشی فشرده و کامل برای پوشش تمامی ساختارهای داده، کار با کتابخانه pandas، ادغام، فیلتر کردن و تجمیع داده‌ها

این دوره برای چه کسانی مناسب است

تحلیل‌گران خرده‌فروشی و متخصصان هوش مشتری
مدیران و استراتژیست‌های خرده‌فروشی
دانشمندان داده علاقه‌مند به حوزه خرده‌فروشی
مدیران ارتباط با مشتری (CRM) و برنامه‌های وفاداری
تجار و مدیران دسته‌بندی محصولات
دانشجویان و تحلیل‌گران داده تازه‌کار

مشخصات دوره RA: Retail Customer Analytics and Trade Area Modeling.

ناشر : Udemy
مدرس : Haytham Omar-Ph.D
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: تمام سطوح
تعداد دروس: 164
مدت زمان آموزش: 15 ساعت و 42 دقیقه

سر فصل های دوره RA: Retail Customer Analytics and Trade Area Modeling.

RA_ Retail Customer Analytics and Trade Area Modeling.

پیش نیاز های دوره

Basic retail knowledge is helpful but not required — Section 1 covers all the retail data and customer analytics context needed before any modelling begins.
No Python experience needed — Sections 2 and 3 are a complete Python crash course and data manipulation foundation, included before any analytics section begins.
No statistics or machine learning background required — every model is built from first principles with full explanation of the maths before any code is written.
A computer with Anaconda installed (free) — setup is fully guided in Section 2. All Python libraries used are free and open-source.