AI怎么学在哪里学比较好？学习人工智能(AI)需要选择合适的学习资源和平台很重要，关于AI在哪里学比较好，建议来达内教育，首先达内教育(yu)是大品牌，学习(xi)更有保障，校区比较多可以就近选(xuan)择校区，此(ci)外(wai)达内教育(yu)学习(xi)AI技术(shu)还能(neng)推(tui)荐就业。

AI怎(zen)么学在(zai)哪里(li)学比较好？达(da)(da)(da)内教(jiao)育(yu)采用的(de)是理论+实(shi)(shi)战的(de)授课模式，是真的(de)会把实(shi)(shi)战项目展开介绍，并且进(jin)行(xing)实(shi)(shi)操，帮(bang)助学员更(geng)快速的(de)适(shi)应(ying)企业工作。下面介绍一(yi)下达(da)(da)(da)内实(shi)(shi)战项目，达(da)(da)(da)内的(de)实(shi)(shi)战项目都是融入授课每个阶段的(de)，理论+实(shi)(shi)战同步进(jin)行(xing)。

达内(nei)AI技术涉及到的(de)实(shi)战项目比较多(duo)，下面小编(bian)展现部分项目

达内AI项目-优衣库销售数据分析及目标额分配

背景：基于(yu)各城市10个月(yue)销售(shou)数据，进行探索性分析(xi)

原因分析：分析产(chan)品(pin)亏本原(yuan)因(yin)，销售额趋势(shi)以及10月份下(xia)滑原(yuan)因(yin)

分(fen)析方法：基于(yu)4P分析法，分析产(chan)品(pin)，渠道，价(jia)格，促(cu)销，用户画像

业务分析：根据前(qian)十个月销售额，制定11月目(mu)标，根据城市贡献率(lv)，门(men)店(dian)(dian)贡献率(lv)分配(pei)给各(ge)个城市，各(ge)个门(men)店(dian)(dian)，确(que)定爆(bao)款商品指导价，对(dui)于门(men)店(dian)(dian)缺(que)乏(fa)的品类进行补(bu)货

达内(nei)AI项目(mu)-新零售商超经营分(fen)析

背景：2010年-2022年经(jing)营(ying)(ying)数(shu)据，分析当前业务的经(jing)营(ying)(ying)状况，为公司未来的经(jing)营(ying)(ying)方向给(ji)出意(yi)见建议。

数据分(fen)析方法：环比分(fen)析、趋势分(fen)析

确定经营指标：总收入、总成本、商(shang)品(pin)毛利、商(shang)品(pin)成本、运营费(fei)用、净利润、付费(fei)会(hui)员等

经营分析：

1、按年(nian)分析总营收(shou)和净利润，分析趋势

2、按年(nian)分析客单价(jia)、人均会(hui)员费(fei)、付费(fei)会(hui)员人数(shu)增长率(lv)、分析趋(qu)势

3、商品(pin)毛利(li)率(lv)以及(ji)同量体超市商品(pin)毛利(li)率(lv)对(dui)比成长性(xing)

达(da)内AI项目(mu)-淘宝用户(hu)行(xing)为分析

背景：基于(yu)某店铺(pu)淘(tao)宝app一个(ge)月100w条用户行(xing)为(wei)数据，进行(xing)用户行(xing)为(wei)分析

业务指标搭建(jian)：PV，UV、有购(gou)买行(xing)为(wei)的用(yong)户(hu)数、复购(gou)率、回购(gou)率

数据(ju)分析方法：AARRR模型，获客，活跃(yue)，留存，提(ti)高收入，自传播

获(huo)客分析：计算新增用户，做获客分析

活(huo)跃(yue)分(fen)析：每周的用(yong)户行为(wei)数(shu)量变化趋势,每天PV变化趋势分(fen)析(xi),分(fen)析(xi)一天中的不同(tong)时段用(yong)户的行为(wei)

留存率分(fen)析：分析(xi)次日留(liu)存(cun)率，7日留(liu)存(cun)率，30日留(liu)存(cun)率

转(zhuan)化率(lv)分析：各个环(huan)节转化率(lv)分(fen)析

老用户(hu)促活：定义现有用(yong)户(hu)目前(qian)状态，划分睡眠用(yong)户(hu)，正(zheng)常用(yong)户(hu)，流失用(yong)户(hu)

达内(nei)AI项目-通讯公司提高问题响(xiang)应速(su)度

背景：用户反馈响应(ying)速度(du)久，现在需要降(jiang)低(di)问(wen)题的(de)反馈时间，提(ti)高解(jie)决速度(du)

数据(ju)分析方(fang)法：指标拆解、逻辑树

指标(biao)拆(chai)解(jie)：问题(ti)难处(chu)理、人手不足(zu)、分(fen)配(pei)工作不合理、客(ke)服专业(ye)度、个别人员处(chu)理问题(ti)慢、反馈渠道

数据处理：利(li)用正则提取数据(ju)，特征进行规整(zheng)，对反(fan)馈(kui)类(lei)型进行拆分(fen)，分(fen)别拆为(wei)一级，二级，三级类(lei)目中详细

问题(ti)描述：定(ding)义标(biao)签路径信(xin)息，存(cun)储(chu)完整(zheng)的反馈类(lei)型信(xin)息

指标(biao)提升：

1、分析不同(tong)类(lei)型(xing)的反(fan)馈数量(liang)：手机网络信号这一类(lei)别(bie)反(fan)馈较多，不同(tong)类(lei)型(xing)反(fan)馈数量(liang)差异性较大(da)(da)，针对反(fan)馈数量(liang)多的类(lei)别(bie)，加大(da)(da)人(ren)员安排(pai)，给出(chu)详(xiang)细解决方案(an)，进行(xing)培训，必要时进行(xing)专项(xiang)服务，提高响应速度(du)

2、分析(xi)不(bu)同类(lei)型的处理时(shi)长(zhang)：大小不(bu)一，对于(yu)手(shou)机网络信号(hao)， 国(guo)际(ji)漫(man)游服务，宽(kuan)带(dai)网络信号(hao)时(shi)长(zhang)达到8小时(shi)以(yi)上(shang)，对于(yu)这(zhei)个类(lei)别需要重点培(pei)训

3、分析客户的类(lei)别(bie)占比及处(chu)理速度(du)：每个人(ren)处(chu)理问(wen)题的类(lei)别(bie)占比不均，根据客服处(chu)理速度(du)，对于后25%的人(ren)员进行重新培训，考核上岗。

达内AI项目-航空公司客(ke)户价值分析

背景：根据客(ke)(ke)户(hu)(hu)贡献的(de)价值，将(jiang)6w多个客(ke)(ke)户(hu)(hu)划分为(wei)不同(tong)的(de)等级(ji)，不同(tong)价值的(de)客(ke)(ke)户(hu)(hu)制(zhi)定不同(tong)的(de)营销(xiao)策略

数(shu)据分析方法：RFM

项(xiang)目步(bu)骤(zhou)：

1、数(shu)据读取(qu)及特征(zheng)选择：从crm系(xi)统中(zhong)选择了2年的(de)会(hui)员数(shu)据进(jin)行(xing)客户(hu)价值分(fen)析，基(ji)于LRFMC客户(hu)价值分(fen)析业务模型(xing)，(L:客户(hu)关(guan)系(xi)长度，R:上一(yi)次坐飞机时间(jian)(jian)距(ju)离截止时间(jian)(jian)时间(jian)(jian)间(jian)(jian)隔，F:坐飞机的(de)次数(shu)，M:飞行(xing)总里(li)程(cheng)，C:舱位(wei)对应的(de)折扣力度)来(lai)衡量客户(hu)价值

2、数(shu)据(ju)处理(li)：采用pandas对(dui)数(shu)据(ju)进行缺失值，异常值，标(biao)准(zhun)差标(biao)准(zhun)化处理(li)

3、数据建模及优(you)化：使(shi)用K-means算法完成(cheng)了客户聚类(lei)

4、定义客(ke)(ke)(ke)户(hu)标签：根据(ju)聚(ju)类之后每个(ge)组的(de)特征数据(ju)，分析不(bu)同(tong)(tong)(tong)组的(de)特点(dian)(dian)，划分在(zai)五个(ge)不(bu)同(tong)(tong)(tong)的(de)客(ke)(ke)(ke)户(hu)群(qun)体当中，分别是vip客(ke)(ke)(ke)户(hu)，一般(ban)保持客(ke)(ke)(ke)户(hu)，重(zhong)点(dian)(dian)培养客(ke)(ke)(ke)户(hu)，重(zhong)要挽留(liu)客(ke)(ke)(ke)户(hu)，一般(ban)客(ke)(ke)(ke)户(hu)(流失倾向)，把不(bu)同(tong)(tong)(tong)客(ke)(ke)(ke)户(hu)数据(ju)存在(zai)excel不(bu)同(tong)(tong)(tong)sheet里面(mian)，并针对不(bu)同(tong)(tong)(tong)价值的(de)客(ke)(ke)(ke)户(hu)制定不(bu)同(tong)(tong)(tong)的(de)营(ying)销策(ce)略

达内AI项目-金融客户画像(xiang)及风控分(fen)析(xi)

背景：为节省贷前审批人工成本(ben)和降低违约(yue)率，需要搭建(jian)一个模型(xing)，预测用(yong)户违约(yue)情(qing)况，并且根据已(yi)有数(shu)据进(jin)行用(yong)户静态，画像分析，定(ding)位目(mu)标群体(ti)，便于推广营销

数(shu)据分析方法：描述性统计分析(xi)、相关分析(xi)

项目步骤：

1、描述性统计(ji)分析：数据(ju)80w+条，合计(ji)16特(te)征，目前违约率8%

2、数据(ju)(ju)预处理：优化违约标签变成(cheng)二(er)分类(lei)，根据(ju)(ju)箱线图分析热依达法则，基(ji)于业(ye)务(wu)(wu)的理解，将(jiang)异(yi)常数据(ju)(ju)删除，将(jiang)类(lei)别型(xing)特征转换为数值型(xing)，保证数据(ju)(ju)业(ye)务(wu)(wu)的完整性(xing)以及后期方(fang)便数据(ju)(ju)

3、客户画(hua)像分析：分析现有客户群(qun)体的(de)工(gong)作年限，年收入， 贷(dai)款金额，住(zhu)房类型(xing)，借款周期，定义目标客户群(qun)体， 为后(hou)期渠道拉新做(zuo)支持

4、特征(zheng)工程(cheng)构建：选择用户年(nian)收入，每(mei)月债务收入比， 不良记录数(shu)，逾期总次数(shu)，征(zheng)信(xin)记录当(dang)中信(xin)用产品数(shu)等特征(zheng)，并通(tong)过(guo)SMOTE算(suan)法解决样(yang)本不均(jun)衡问题

5、构建模型并评价：采用决策树(shu)，随机森林(lin)，使用网格搜索(suo)找到(dao)最优参数,最终准确(que)率(lv)，精确(que)率(lv)，召回率(lv)达到(dao)95%左右

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