AI怎么學(xué)在哪里學(xué)比較好？學(xué)習(xí)人工智能(AI)需要選擇合適的學(xué)習(xí)資源和平臺(tái)很重要，關(guān)于A(yíng)I在哪里學(xué)比較好，建議來(lái)達(dá)內(nèi)教育，首先達(dá)內(nèi)教育是大品牌，學(xué)習(xí)更有保障，校區(qū)比較多可以就近選擇校區(qū)，此外達(dá)內(nèi)教育學(xué)習(xí)AI技術(shù)還能推薦就業(yè)。

AI怎么學(xué)在哪里學(xué)比較好？達(dá)內(nèi)教育采用的是理論+實(shí)戰(zhàn)的授課模式，是真的會(huì)把實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目展開(kāi)介紹，并且進(jìn)行實(shí)操，幫助學(xué)員更快速的適應(yīng)企業(yè)工作。下面介紹一下達(dá)內(nèi)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，達(dá)內(nèi)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目都是融入授課每個(gè)階段的，理論+實(shí)戰(zhàn)同步進(jìn)行。

達(dá)內(nèi)AI技術(shù)涉及到的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目比較多，下面小編展現(xiàn)部分項(xiàng)目

達(dá)內(nèi)AI項(xiàng)目-優(yōu)衣庫(kù)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析及目標(biāo)額分配

背景：基于各城市10個(gè)月銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，進(jìn)行探索性分析

原因分析：分析產(chǎn)品虧本原因，銷(xiāo)售額趨勢(shì)以及10月份下滑原因

分析方法：基于4P分析法，分析產(chǎn)品，渠道，價(jià)格，促銷(xiāo)，用戶(hù)畫(huà)像

業(yè)務(wù)分析：根據(jù)前十個(gè)月銷(xiāo)售額，制定11月目標(biāo)，根據(jù)城市貢獻(xiàn)率，門(mén)店貢獻(xiàn)率分配給各個(gè)城市，各個(gè)門(mén)店，確定爆款商品指導(dǎo)價(jià)，對(duì)于門(mén)店缺乏的品類(lèi)進(jìn)行補(bǔ)貨

達(dá)內(nèi)AI項(xiàng)目-新零售商超經(jīng)營(yíng)分析

背景：2010年-2022年經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，分析當(dāng)前業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)狀況，為公司未來(lái)的經(jīng)營(yíng)方向給出意見(jiàn)建議。

數(shù)據(jù)分析方法：環(huán)比分析、趨勢(shì)分析

確定經(jīng)營(yíng)指標(biāo)：總收入、總成本、商品毛利、商品成本、運(yùn)營(yíng)費(fèi)用、凈利潤(rùn)、付費(fèi)會(huì)員等

經(jīng)營(yíng)分析：

1、按年分析總營(yíng)收和凈利潤(rùn)，分析趨勢(shì)

2、按年分析客單價(jià)、人均會(huì)員費(fèi)、付費(fèi)會(huì)員人數(shù)增長(zhǎng)率、分析趨勢(shì)

3、商品毛利率以及同量體超市商品毛利率對(duì)比成長(zhǎng)性

達(dá)內(nèi)AI項(xiàng)目-淘寶用戶(hù)行為分析

背景：基于某店鋪淘寶app一個(gè)月100w條用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶(hù)行為分析

業(yè)務(wù)指標(biāo)搭建：PV，UV、有購(gòu)買(mǎi)行為的用戶(hù)數(shù)、復(fù)購(gòu)率、回購(gòu)率

數(shù)據(jù)分析方法：AARRR模型，獲客，活躍，留存，提高收入，自傳播

獲客分析：計(jì)算新增用戶(hù)，做獲客分析

活躍分析：每周的用戶(hù)行為數(shù)量變化趨勢(shì),每天PV變化趨勢(shì)分析,分析一天中的不同時(shí)段用戶(hù)的行為

留存率分析：分析次日留存率，7日留存率，30日留存率

轉(zhuǎn)化率分析：各個(gè)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率分析

老用戶(hù)促活：定義現(xiàn)有用戶(hù)目前狀態(tài)，劃分睡眠用戶(hù)，正常用戶(hù)，流失用戶(hù)

達(dá)內(nèi)AI項(xiàng)目-通訊公司提高問(wèn)題響應(yīng)速度

背景：用戶(hù)反饋?lái)憫?yīng)速度久，現(xiàn)在需要降低問(wèn)題的反饋時(shí)間，提高解決速度

數(shù)據(jù)分析方法：指標(biāo)拆解、邏輯樹(shù)

指標(biāo)拆解：問(wèn)題難處理、人手不足、分配工作不合理、客服專(zhuān)業(yè)度、個(gè)別人員處理問(wèn)題慢、反饋渠道

數(shù)據(jù)處理：利用正則提取數(shù)據(jù)，特征進(jìn)行規(guī)整，對(duì)反饋類(lèi)型進(jìn)行拆分，分別拆為一級(jí)，二級(jí)，三級(jí)類(lèi)目中詳細(xì)

問(wèn)題描述：定義標(biāo)簽路徑信息，存儲(chǔ)完整的反饋類(lèi)型信息

指標(biāo)提升：

1、分析不同類(lèi)型的反饋數(shù)量：手機(jī)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)這一類(lèi)別反饋較多，不同類(lèi)型反饋數(shù)量差異性較大，針對(duì)反饋數(shù)量多的類(lèi)別，加大人員安排，給出詳細(xì)解決方案，進(jìn)行培訓(xùn)，必要時(shí)進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)服務(wù)，提高響應(yīng)速度

2、分析不同類(lèi)型的處理時(shí)長(zhǎng)：大小不一，對(duì)于手機(jī)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)， 國(guó)際漫游服務(wù)，寬帶網(wǎng)絡(luò)信號(hào)時(shí)長(zhǎng)達(dá)到8小時(shí)以上，對(duì)于這個(gè)類(lèi)別需要重點(diǎn)培訓(xùn)

3、分析客戶(hù)的類(lèi)別占比及處理速度：每個(gè)人處理問(wèn)題的類(lèi)別占比不均，根據(jù)客服處理速度，對(duì)于后25%的人員進(jìn)行重新培訓(xùn)，考核上崗。

達(dá)內(nèi)AI項(xiàng)目-航空公司客戶(hù)價(jià)值分析

背景：根據(jù)客戶(hù)貢獻(xiàn)的價(jià)值，將6w多個(gè)客戶(hù)劃分為不同的等級(jí)，不同價(jià)值的客戶(hù)制定不同的營(yíng)銷(xiāo)策略

數(shù)據(jù)分析方法：RFM

項(xiàng)目步驟：

1、數(shù)據(jù)讀取及特征選擇：從crm系統(tǒng)中選擇了2年的會(huì)員數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶(hù)價(jià)值分析，基于LRFMC客戶(hù)價(jià)值分析業(yè)務(wù)模型，(L:客戶(hù)關(guān)系長(zhǎng)度，R:上一次坐飛機(jī)時(shí)間距離截止時(shí)間時(shí)間間隔，F(xiàn):坐飛機(jī)的次數(shù)，M:飛行總里程，C:艙位對(duì)應(yīng)的折扣力度)來(lái)衡量客戶(hù)價(jià)值

2、數(shù)據(jù)處理：采用pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值，異常值，標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化處理

3、數(shù)據(jù)建模及優(yōu)化：使用K-means算法完成了客戶(hù)聚類(lèi)

4、定義客戶(hù)標(biāo)簽：根據(jù)聚類(lèi)之后每個(gè)組的特征數(shù)據(jù)，分析不同組的特點(diǎn)，劃分在五個(gè)不同的客戶(hù)群體當(dāng)中，分別是vip客戶(hù)，一般保持客戶(hù)，重點(diǎn)培養(yǎng)客戶(hù)，重要挽留客戶(hù)，一般客戶(hù)(流失傾向)，把不同客戶(hù)數(shù)據(jù)存在excel不同sheet里面，并針對(duì)不同價(jià)值的客戶(hù)制定不同的營(yíng)銷(xiāo)策略

達(dá)內(nèi)AI項(xiàng)目-金融客戶(hù)畫(huà)像及風(fēng)控分析

背景：為節(jié)省貸前審批人工成本和降低違約率，需要搭建一個(gè)模型，預(yù)測(cè)用戶(hù)違約情況，并且根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶(hù)靜態(tài)，畫(huà)像分析，定位目標(biāo)群體，便于推廣營(yíng)銷(xiāo)

數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析

項(xiàng)目步驟：

1、描述性統(tǒng)計(jì)分析：數(shù)據(jù)80w+條，合計(jì)16特征，目前違約率8%

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：優(yōu)化違約標(biāo)簽變成二分類(lèi)，根據(jù)箱線(xiàn)圖分析熱依達(dá)法則，基于業(yè)務(wù)的理解，將異常數(shù)據(jù)刪除，將類(lèi)別型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，保證數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的完整性以及后期方便數(shù)據(jù)

3、客戶(hù)畫(huà)像分析：分析現(xiàn)有客戶(hù)群體的工作年限，年收入， 貸款金額，住房類(lèi)型，借款周期，定義目標(biāo)客戶(hù)群體， 為后期渠道拉新做支持

4、特征工程構(gòu)建：選擇用戶(hù)年收入，每月債務(wù)收入比， 不良記錄數(shù)，逾期總次數(shù)，征信記錄當(dāng)中信用產(chǎn)品數(shù)等特征，并通過(guò)SMOTE算法解決樣本不均衡問(wèn)題

5、構(gòu)建模型并評(píng)價(jià)：采用決策樹(shù)，隨機(jī)森林，使用網(wǎng)格搜索找到最優(yōu)參數(shù),最終準(zhǔn)確率，精確率，召回率達(dá)到95%左右

以上是關(guān)于達(dá)內(nèi)AI學(xué)習(xí)的部分項(xiàng)目展現(xiàn)，達(dá)內(nèi)AI項(xiàng)目完全符合企業(yè)需求而定制的，并且達(dá)內(nèi)AI技術(shù)每個(gè)階段的學(xué)習(xí)都會(huì)有相應(yīng)的崗位及職場(chǎng)薪資等。達(dá)內(nèi)AI培訓(xùn)是非常負(fù)責(zé)任的，并且達(dá)內(nèi)AI學(xué)習(xí)還能推薦就業(yè)是不錯(cuò)的學(xué)習(xí)平臺(tái)?，F(xiàn)在還可以申請(qǐng)?jiān)嚶?tīng)。