Hakkında

Proficient knowledge about Machine Learning, Analytical CRM techniques, Customer Segmentation, Customer Churn, Product Propensity, Fraud Detection and Lifetime Value Modeling, Implementation of Marketing Strategies, Business & IT Architecture, Quality Management, Business Process Management, Activity Based Costing

Müşteri İlişkileri Yönetimi

Eğitim Süresi: 3 gün

Katılımcı Sayısı: 10 – 15 kişi

Eğitim Metodu: Sunum ve Uygulama Örnekleri

Eğitim Kapsamı: 

  • Kampanya Yönetimi
  • Real Time Decision Yönetimi
  • Müşteri Ölçümleme ve Raporlama
  • Müşteri Segmentasyonu
  • Müşteri İlişkileri Yönetiminde Veri Madenciliği Yöntemleri
Uygulamalı Veri Madenciliği

Eğitim Süresi: 5 gün

Katılımcı Sayısı: 10 – 15 kişi

Eğitim Metodu: Sunum ve Workshop (Katılımcıların da kodlama yapması beklenmektedir.)

Eğitim Kapsamı: 

  • Veri Normalizasyonu
  • Datamart Tasarımı
  • Veri Madenciliği Algoritmaları
  • Python veya R Üzerinde Model Kurma (Temel seviyede Python veya R programlama eğitimi de verilecektir.)
  • Model Çıktılarının Analiz Edilmesi ve Temel Test Yöntemleri
Veri Analizinde Temel İstatistiki Yöntemler

Eğitim Süresi: 3 gün

Katılımcı Sayısı: 10 – 15 kişi

Eğitim Metodu: Uygulamalı

Eğitim Kapsamı:

  • Olasılık
  • Bayes Teoremi
  • Temel Dağılımlar
  • Hipotez Oluşturma ve Testleri
  • Temel İstatistiki Parametreler için Güven Aralıkları ve Testleri
  • Regresyon

Eğitim Konuları

Müşteri İlişkileri Yönetimi Uygulamalı Veri Madenciliği Veri Analizinde Temel İstatistiki Yöntemler