# ML-DataAnalysis-ModelBuilding

**Repository Path**: cloudzun/ML-DataAnalysis-ModelBuilding

## Basic Information

- **Project Name**: ML-DataAnalysis-ModelBuilding
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-11-26
- **Last Updated**: 2023-11-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 从零开始的机器学习培训：掌握数据分析与模型构建



## 课程介绍

本课程旨在为非机器学习专业人士提供实用的机器学习知识和技能，以加强对用户行为分析和预测的理解和应用能力。通过学习机器学习的基本概念、实际案例和实战技巧，学员将能够掌握数据分析、用户行为理解、预测模型构建和运用等关键技能。课程注重实践和应用，通过实际案例的讲解和实操练习，帮助学员快速上手和应用所学知识。



## 目标受众

- 希望学习如何运用机器学习技术进行用户行为分析和预测的非机器学习专业人士，包括数据分析师、市场营销人员、产品经理等。

- 那些对机器学习感兴趣的学生和从业者，希望通过本课程快速掌握机器学习的基本概念、应用步骤和模型选型知识。

  

为了顺利完成培训，建议参加培训的学员具备以下技术基础知识：
- 基本的计算机操作和互联网使用能力。
- 对数据分析和用户行为有基础了解，如了解什么是数据分析、用户行为分析的基本概念和应用场景。
- 无需具备机器学习专业背景，我们将从基础开始教学。



## 培训目标

通过完成本课程，学员将获得以下能力：
- 理解数据分析的基本概念和方法，掌握如何有效地从数据中获取有价值的信息。
- 学会使用简单的机器学习模型进行用户行为分析和预测，包括线性回归、决策树等。
- 了解不同机器学习模型的基本原理和适用场景，并能够根据具体情况选择合适的模型。
- 掌握模型构建和优化的基本步骤，包括特征工程、模型调参等。
- 通过实践案例和练习，将所学知识应用到实际问题中，提升用户行为分析和预测的能力。

请注意，本课程的设计旨在让非机器学习专业人士能够轻松理解和应用机器学习技术，无需过多的数学或技术背景。课程内容注重实用性和实操练习，帮助学员快速上手并应用所学知识。



## 课时

2天或12小时



## 课程内容



### 入门准备

- 机器学习基本概念

- 安装和使用Jupyter Notebook环境

- 利用线性回归创建软文点击率模型，快速上手机器学习五步法

- 机器学习模型的部署

  

### 用户理解：了解用户需求

- 数据探索：从数据中获取用户的RFM (Recency, Frequency, Monetary)值

- 聚类分析：基于RFM进行用户分组与画像，探索电商用户的价值特征

  

### 用户生命周期价值：洞察用户变现潜力

- 回归分析：使用模型预测用户的生命周期价值

- 模型优化（上）：应用特征工程提升模型效果

- 模型优化（中）：处理过拟合问题，平衡模型复杂度与准确性

- 模型优化（下）：交叉验证，寻找最优模型参数

  

### 用户激活：预测应用激活率

- 深度学习（上）：深入了解卷积神经网络（CNN）
- 深度学习（中）：使用循环神经网络（RNN）预测激活率变化趋势
- 深度学习（下）：三种方法提高神经网络的预测准确性



### 用户留存：挖掘高流失风险用户

- 生存分析：研究影响用户留存率的因素
- 二元分类：使用深度学习预测用户是否流失
- 性能评估：针对不平衡数据集选择适当的评估指标



### 用户裂变：激发用户消费和拉新潜力

- 集成学习：将多个机器学习模型结合，提升综合性能
- 增长模型：使用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体