您如何对如此庞大和复杂的数据集进行分析
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2020-10-22
企业拥有可以吸引客户并产生收入来源的产品或服务，一切都很棒了一段时间，现在企业看到客户在搅动，公司的业务CPDA数据分析师和领域专家正在对KPI进行倾注，并进行调查以发现一些趋势，但还不能完全查明每个客户流失的原因，重要的是，营销部门没有下个月潜在客户流失的排名列表，也没有他们离开的原因-有效地制定相关且个性化的广告系列，报价等，并将其重新带回！
如果听起来像您的公司，那么在这里建立具有解释性的高精度AI / ML模型可以为您提供很大的帮助
流失是一个常见问题，它可能由于多种原因而发生在企业上-定价，竞争，产品质量，服务等，此网络研讨会是关于构建AI / ML流失模型并在客户级别解释流失的原因。
1、如何在业务中定义流失-硬流失与软流失
2、如何用历史数据来构造问题
3、如何为构建模型创建训练，测试和保留集
4、如何在几分钟内使用无人驾驶AI构建AI / ML模型
5、生成带有原因码的有序搅拌器。
6、定量确定业务中的区域（处方），以提高客户保留率
以上都是在当今大数据时期，很多企业经常遇到的典型问题，如果这里有您所遇到的，请关注CPDA数据分析师，我们这里通过科学的数据分析方式，来为您解决关于数据分析所面临的问题，我们的教学理念是以大数据思维为核心，可以为企业遇到的问题提供有价值的见解。
浏览用于数据管理的产品和专业服务的复杂网络可能是一项艰巨的任务
如何地回答以下问题：我如何才能地满足我的业务需求？什么是正确的产品或技术集？我可以用我的时间和预算信任谁？我们将查看四个现实世界中的咨询示例，以检验经验对成功满足您的需求为何具有与专业知识同等重要的价值，指导您的团队取得未来的成功，并建立您可以依靠的富有成效的业务关系，这些问题一直在困惑着我们的企业，随便拿出一个问题，都是在企业中长期遇到的问题，甚至已经习以为常，但是现在数据分析师可以从根本上解决这些问题。
私有云上的数据生命周期
机器学习数据仓库开始，针对每个数据分析平台的主要支柱引入了新的分析体验，这些经验是精心策划的，是作为容器化服务从头开始的，借助这种新架构，可以在几分钟内配置和扩展这些分析，并分配足够的资源来满足当前需求，包括峰值负载，具有新的终用户界面，以简化其各自的数据分析域的端到端工作流，通过丰富SQL编辑器提供简单，可扩展的数据集市允许用户创建和可视化复杂的工作流程，并通过保护和管理这些集成分析。
商业联合会数据分析专业委员会