AI怎么学在哪里学比较好？

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，首先达内教育是大品牌，学习更有保障，校区比较多可以就近选择校区，此外达内教育学习AI技术还能推荐就业。

AI怎么学在哪里学比较好？达内教育采用的是理论+实战的授课模式，是真的会把实战项目展开介绍，并且进行实操，帮助学员更快速的适应企业工作。下面介绍一下达内实战项目，达内的实战项目都是融入授课每个阶段的，理论+实战同步进行。

达内AI技术涉及到的实战项目比较多，下面小编展现部分项目

达内AI项目-优衣库销售数据分析及目标额分配

背景：基于各城市10个月销售数据，进行探索性分析

原因分析：分析产品亏本原因，销售额趋势以及10月份下滑原因

分析方法：基于4P分析法，分析产品，渠道，价格，促销，用户画像

业务分析：根据前十个月销售额，制定11月目标，根据城市贡献率，门店贡献率分配给各个城市，各个门店，确定爆款商品指导价，对于门店缺乏的品类进行补货

达内AI项目-新零售商超经营分析

背景：2010年-2022年经营数据，分析当前业务的经营状况，为公司未来的经营方向给出意见建议。

数据分析方法：环比分析、趋势分析

确定经营指标：总收入、总成本、商品毛利、商品成本、运营费用、净利润、付费会员等

经营分析：

1、按年分析总营收和净利润，分析趋势

2、按年分析客单价、人均会员费、付费会员人数增长率、分析趋势

3、商品毛利率以及同量体超市商品毛利率对比成长性

达内AI项目-淘宝用户行为分析

背景：基于某店铺淘宝app一个月100w条用户行为数据，进行用户行为分析

业务指标搭建：PV，UV、有购买行为的用户数、复购率、回购率

数据分析方法：AARRR模型，获客，活跃，留存，提高收入，自传播

获客分析：计算新增用户，做获客分析

活跃分析：每周的用户行为数量变化趋势,每天PV变化趋势分析,分析一天中的不同时段用户的行为

留存率分析：分析次日留存率，7日留存率，30日留存率

转化率分析：各个环节转化率分析

老用户促活：定义现有用户目前状态，划分睡眠用户，正常用户，流失用户

达内AI项目-通讯公司提高问题响应速度

背景：用户反馈响应速度久，现在需要降低问题的反馈时间，提高解决速度

数据分析方法：指标拆解、逻辑树

指标拆解：问题难处理、人手不足、分配工作不合理、客服专业度、个别人员处理问题慢、反馈渠道

数据处理：利用正则提取数据，特征进行规整，对反馈类型进行拆分，分别拆为一级，二级，三级类目中详细

问题描述：定义标签路径信息，存储完整的反馈类型信息

指标提升：

1、分析不同类型的反馈数量：手机网络信号这一类别反馈较多，不同类型反馈数量差异性较大，针对反馈数量多的类别，加大人员安排，给出详细解决方案，进行培训，必要时进行专项服务，提高响应速度

2、分析不同类型的处理时长：大小不一，对于手机网络信号， 国际漫游服务，宽带网络信号时长达到8小时以上，对于这个类别需要重点培训

3、分析客户的类别占比及处理速度：每个人处理问题的类别占比不均，根据客服处理速度，对于后25%的人员进行重新培训，考核上岗。

达内AI项目-航空公司客户价值分析

背景：根据客户贡献的价值，将6w多个客户划分为不同的等级，不同价值的客户制定不同的营销策略

数据分析方法：RFM

项目步骤：

1、数据读取及特征选择：从crm系统中选择了2年的会员数据进行客户价值分析，基于LRFMC客户价值分析业务模型，(L:客户关系长度，R:上一次坐飞机时间距离截止时间时间间隔，F:坐飞机的次数，M:飞行总里程，C:舱位对应的折扣力度)来衡量客户价值

2、数据处理：采用pandas对数据进行缺失值，异常值，标准差标准化处理

3、数据建模及优化：使用K-means算法完成了客户聚类

4、定义客户标签：根据聚类之后每个组的特征数据，分析不同组的特点，划分在五个不同的客户群体当中，分别是vip客户，一般保持客户，重点培养客户，重要挽留客户，一般客户(流失倾向)，把不同客户数据存在excel不同sheet里面，并针对不同价值的客户制定不同的营销策略

达内AI项目-金融客户画像及风控分析

背景：为节省贷前审批人工成本和降低违约率，需要搭建一个模型，预测用户违约情况，并且根据已有数据进行用户静态，画像分析，定位目标群体，便于推广营销

数据分析方法：描述性统计分析、相关分析

项目步骤：

1、描述性统计分析：数据80w+条，合计16特征，目前违约率8%

2、数据预处理：优化违约标签变成二分类，根据箱线图分析热依达法则，基于业务的理解，将异常数据删除，将类别型特征转换为数值型，保证数据业务的完整性以及后期方便数据

3、客户画像分析：分析现有客户群体的工作年限，年收入， 贷款金额，住房类型，借款周期，定义目标客户群体， 为后期渠道拉新做支持

4、特征工程构建：选择用户年收入，每月债务收入比， 不良记录数，逾期总次数，征信记录当中信用产品数等特征，并通过SMOTE算法解决样本不均衡问题

5、构建模型并评价：采用决策树，随机森林，使用网格搜索找到最优参数,最终准确率，精确率，召回率达到95%左右

以上是关于达内AI学习的部分项目展现，达内AI项目完全符合企业需求而定制的，并且达内AI技术每个阶段的学习都会有相应的岗位及职场薪资等。达内AI培训是非常负责任的，并且达内AI学习还能推荐就业是不错的学习平台。现在还可以申请试听。