Phân loại văn bản có giám sát cho Phân tích Tiếp thị

Các chiến dịch tiếp thị hiện đại tạo ra một lượng lớn dữ liệu văn bản phi cấu trúc, từ đánh giá của khách hàng đến các đề cập trên mạng xã hội. Việc phân loại thủ công tốn thời gian, tốn kém và khó mở rộng quy mô khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Khóa học chỉ tập trung vào văn bản này dạy bạn cách tự động hóa phân loại văn bản bằng học máy có giám sát trong Python. Bằng cách hiểu các nguyên tắc cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đào tạo các thuật toán phân loại, bạn sẽ học cách biến các tập dữ liệu văn bản thô thành thông tin chi tiết tiếp thị có cấu trúc, có thể hành động. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm nền tảng của học máy có giám sát và phân tích văn bản. - Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu văn bản tiếp thị thô bằng các thư viện Python hiện đại. - Chuyển đổi văn bản phi cấu trúc thành các tính năng số bằng các kỹ thuật vector hóa. - Đào tạo và đánh giá các mô hình phân loại để phân loại tình cảm, chủ đề và ý định của khách hàng. - Giải quyết các thách thức dữ liệu trong thế giới thực như mất cân bằng lớp trong các tập dữ liệu tiếp thị. - Áp dụng các cân nhắc về đạo đức và phát hiện sai lệch cho phân loại văn bản tự động. Bạn sẽ bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi và nền tảng lý thuyết trước khi chuyển từng bước qua tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng và đào tạo mô hình. Trải nghiệm học tập sẽ kết thúc bằng một dự án thực tế, dựa trên văn bản, nơi bạn áp dụng các kỹ năng này cho một tập dữ liệu tiếp thị thực tế. Khóa học này được thiết kế cho các nhà phân tích tiếp thị, chuyên gia tiếp thị kỹ thuật số và các chuyên gia dữ liệu đầy tham vọng muốn tận dụng học máy. Không yêu cầu kinh nghiệm học máy trước đó, mặc dù quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích. Bắt đầu học ngay hôm nay để thay đổi cách tổ chức của bạn xử lý và hiểu phản hồi của khách hàng.