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演示視頻:
媒體和娛樂中的數據分析和機器學習
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媒體和娛樂解決方案加速器
基於我們與領先品牌合作的最佳實踐，我們為常見的分析和機器學習用例開發了解決方案加速器，為您的數據工程師和數據科學家節省數周或數月的開發時間。
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客戶生命周期價值
了解和確定誰是你最有價值的客戶將有助於指導更好的營銷投資和產品開發選擇。beplay体育app下载地址這個解決方案專注於用戶留存和消費組件，然後將其組合成一個整體CLV模型，非常適合TVOD或AVOD等基於交易的業務。
用戶流失預測
利用Kaplan-Meier曲線和Cox比例風險模型識別客戶行為，預測取消訂閱的風險增加。
電信公司的用戶流失預測
利用Kaplan-Meier曲線和Cox比例風險模型識別客戶行為，預測取消訂閱的風險增加。
行為細分
創建更高級的客戶細分，以基於行為實現更好的購買預測。通過使用銷售點係統的曆史數據以及促銷管理係統的活動信息，該解決方案幫助團隊獲得了許多特征，這些特征捕獲了與促銷有關的各個家庭的行為，從而構建了有用的客戶集群。
博客/筆記本:
銷售預測&廣告歸因
輕鬆合並來自各種來源的廣告和銷售數據，以了解單個營銷渠道在推動銷售方麵的影響。創建可視化並使用ML來預測營銷策略的粒度級分析和客戶細分級別的信息傳遞。
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推薦係統
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