・ECサイトを管理、運営している組織の方よくあるお悩み・ニーズ顧客や商品のデータをうまく活用できていないECサイトでの売り上げを大幅に増加させたい商品が勝手に売れる仕組みを作りたい研修内容・特徴outline・featurePCを操作しながら、顧客のデータ分析の仕方やおすすめ商品を出力するプログラムの作り方を身につける研修です。1日目はプログラミングの基本となる知識やPythonの基本文法、2日目はpythonを使ったデータ分析の基礎知識と「Pandas」を活用した分析手法を学びます。一般的なデータ分析の知識だけでなく、Pythonを使って顧客や商品を分析する理由やメリットをおさえ理解を深めます。3日目は機械学習について、「scikit-learn」を使用したプログラミングや、データを複数に分けるクラスタリングを学習します。4日目は、クラスタリングを用いて顧客データの分析に取り組みます。顧客の属性をいくつかの数に分類し、それぞれどのような特徴があるかを把握していきます。5日目は、ここまで学んだことを活用してレコメンドエンジンを作成するワークに挑戦します。*この研修ではPCを使用します*研修のゴールgoal1Python・プログラミングの基礎を理解する2業務の課題に合わせて、異なる手法でデータ分析を行える3分析結果を現場で活用する計画を立てられる研修プログラム例program下記プログラム例は、あくまで一例です。お客さまの課題・お悩みに応じて柔軟にカスタマイズ可能です。ワークも実務に合わせてアレンジいたします。手法11.レコメンドエンジンの作成(1)必要なライブラリのインポート(2)使用するデータセットの準備、説明(3)データセットの分割(学習データとテストデータ)■データセットを分割する理由(4)データに基づいて自動で推奨するプログラムの作成(5)レコメンドエンジンにデータを学習させる(学習データの使用)(6)レコメンドエンジンの精度を評価する(テストデータの使用)(7)おすすめ商品を出力しよう講義ワーク12.現場でPythonを活用するために【ワーク】自組織で顧客属性の分類とレコメンド機能が活用できる場面を考える【ワーク】今回の研修で、自分が成長したポイントを振り返るワーク8919{{list[0]['category']}}関連の全力Q&Aよくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。STUDY本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。開発者コメントcomment顧客のデータ活用に課題を感じている組織に向けて、本研修を開発しました。データ分析の手法や機械学習の活用に加え、5日間で売り上げアップの施策につながるレコメンドエンジンを作成できるようになります。自社の顧客属性を踏まえたレコメンド機能の活用方法まで考える構成になっているので、現場でのデータ分析とそれをもとにした施策の検討につなげられます。プレゼント、研修運営のコツ※配信予定は、予告なく配信月や研修テーマを変更する場合がございます。配信をご希望の方は、個人情報保護の取り扱いをご覧ください。プレゼント、研修運営のコツ登録は左記QRコードから!※配信予定は、予告なく配信月や研修テーマを変更する場合がございます。配信をご希望の方は、個人情報保護の取り扱いをご覧ください。