Добре, коли відтік клієнтів ледь вловимий і не сильно позначається на прибутку компанії.
Але краще підстрахуватися і навчитися контролювати цей процес. Один з доступних способів — машинне навчання.

Саме цим ми і займемося на новому воркшопі “Customer Churn Rate Prediction”. Кожен учасник воркшопу виконає реальні задачі:

• Побудує аналітичний звіт за допомогою Power BI для візуалізації факторів, які впливають на відтік клієнтів;
• Побудує моделі передбачення відтоку клієнтів на основі історичних даних за допомогою Microsoft Azure ML Studio;
• Опублікує модель в якості сервісу для її подальшого використання.

Не бійтеся, якщо не вмієте програмувати. На воркшопі ми використовуємо готові інструменти, які дозволяють вирішити задачу без написання коду.

Івент буде корисним керівникам, бізнес-аналітикам, керівникам департаментів продажів, менеджерам з продажу, IT-керівникам і розробникам.

Програма воркшопу:

• Опис бізнес проблеми, галузеві відмінності;
• Підхід для вирішення на основі Data Science & Machine Learning;
• Практика: візуалізація та розробка BI аналітики;
• Data Mining: пошук закономірностей і причин відтоку за допомогою візуалізацій, використання мови R;
• Розробка моделі машинного навчання Customer Churn Rate Prediction
• Публікація моделі;
• Висновки.

Після воркшопу ви зможете:

• Вибрати стратегію вирішення бізнес-задачі із застосуванням Data Science;
• Розробити дешборд в Power BI для аналізу відтоку клієнтів;
• Створити експеримент в студії машинного навчання для передбачення відтоку клієнтів;
• Опублікувати експеримент для його використання в бізнес процесах компанії.

Вимоги до учасників:

• Власний ноутбук з встановленим Power BI Desktop;
• Встановлений продукт RStudio;
• Аккаунт в Microsoft Azure ML Studio;
• Базове розуміння принципів Machine Learning;
• Ознайомлення з документом CRISP-DM.

Тривалість воркшопу: 5 годин.
Дата і час: 29 лютого, 10:00.
Локація: ITEA, вул. Смоленська 31-33.
Спікер: Дмитро Гузенко.
Ціна: 650-800 грн.