Программирование [zerotomastery.io] Реализуйте conjoint-анализ для Netflix, используя Python.

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: zerotomastery.io​

Название: Реализуйте conjoint-анализ для Netflix, используя Python.​

Продолжительность: 1 ч 39 мин Количество уроков: 21 Видео Язык: Английский Вес архива: 258 МБ

Освойте методику conjoint-анализа и узнайте, как с помощью Python сформировать рекомендации, способные помочь Netflix улучшить пользовательский опыт и вернуть рост подписочной базы. Курс основан на практическом проекте, где вы шаг за шагом создадите полноценную модель предпочтений аудитории.

Что вы изучите в ходе курса

Этот курс познакомит вас с современными маркетинговыми методами, которые позволяют глубже понять мотивацию пользователей и выявить наиболее значимые продуктовые характеристики.

Основы conjoint-анализа

Вы разберетесь, почему традиционные опросы больше не дают нужной точности, и узнаете, как conjoint-анализ моделирует реальные сценарии выбора пользователей.

Choice-Based Conjoint (CBC)

Курс делает фокус на CBC — наиболее реалистичном подходе, где пользователям предлагаются различные комбинации характеристик, и на основании их выбора формируются статистические выводы.

Зачем это нужно Netflix и вам

В условиях высокой конкуренции стриминговым сервисам важно точно понимать, какие функции платформа должна развивать. В рамках проекта вы имитируете рабочий процесс аналитика Netflix, изучая предпочтения пользователей и предлагая продуктовую стратегию.

Практическая ценность

• Вы сможете определить оптимальные комбинации функций сервиса.
• Сформируете понимание ценности отдельных атрибутов: цены, качества контента, персонализации и т. д.
• Получите навык построения моделей с помощью Python и аналитических библиотек.

Как устроен практический проект

Проект помогает применить теорию сразу на практике — вы построите модель предпочтений пользователей, используя реальные данные и инструменты анализа.

Ключевые этапы

1. Подготовка и исследование данных

Вы научитесь создавать дизайн эксперимента, генерировать профили и готовить датасет для анализа.

2. Построение модели в Python

Используя библиотеки, такие как pandas, scikit-learn или специализированные пакеты для conjoint-анализа, вы обучите модель и интерпретируете коэффициенты полезности.

3. Интерпретация результатов

Научитесь превращать выводы модели в стратегические рекомендации: какие цены оптимальны, какие функции привлекательны, а какие стоит доработать.

Кому подойдёт этот курс

• Аналитикам данных, желающим расширить инструментарий маркетинговым моделированием.
• Продуктовым менеджерам, которым нужно понимать предпочтения аудитории.
• Маркетологам, работающим с исследованием потребительского выбора.
• Студентам и специалистам, изучающим Python и прикладную аналитику.

Результат прохождения

После завершения курса вы сможете самостоятельно реализовать conjoint-анализ, интерпретировать результаты и применять их в стратегических задачах — от ценообразования до разработки продуктовых фич. Эти навыки востребованы в компаниях уровня Netflix, Amazon, Spotify и других лидеров рынка.

СКАЧАТЬ: