著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
ここ数年、インターネット、モバイルインターネット、電子商取引などの情報技術の発展に伴い、マーケティング活動もソーシャルマーケティング、個人のブランドイメージ構築、無料プロモーションサービス、有料サブスクリプション製品への過渡期を経験しています。マーケティング担当者として、良性のブランド イメージとパーソナライズされた消費者関係ネットワークをうまく構築することは、継続的な蓄積のプロセスです。このプロセスでは、マーケティングの効率を向上させ、コストを削減し、顧客満足度を向上させ、市場をより適切に予測する方法を検討します。傾向を特定し、最終的にはマーケティング戦略に影響を与えることは、すべてのマーケターにとっての課題です。機械学習とデータサイエンスに基づいた新興分野である人工知能 (AI) は、特にマーケティング戦略レベルで新しいマーケティング ツールおよび予測因子になりつつあります。
人工知能（AI）技術の原理を深く理解することで、マーケティングチームの予測精度を向上させ、マーケティングの意思決定を効率化し、マーケティング効果を向上させることは、技術専門家としての私の重要な仕事の一つです。そしてその最新のアプリケーションの探求。この記事では、これについて次の側面から詳しく説明します。
- データの特徴の構成、特徴の選択方法、モデルの評価方法と比較
- 人工ニューラルネットワーク(ANN)、ランダムフォレスト(RF)、サポートベクターマシン(SVM)の構築と評価方法
- モデル融合手法の選択とモデル性能の評価
- 深層学習フレームワーク TensorFlow と PyTorch のアプリケーションと利点
- マーケティング分野におけるAIアルゴリズムの実践事例
- AI+市場調査手法と効果評価
- AI+マーケティングモデルの設計と導入
- AI+マーケティング戦略の設計と実装
- 概要と展望
WeChat パブリック アカウント「AI マーケティング」にもっと注目し、AI テクノロジーとマーケティングに関する最新の動向を共有し続けることを歓迎します。
2. データの特徴の構成、特徴の選択方法、モデルの評価方法と比較
2.1 データ特徴の構成
ターゲット変数を決定したら、次のことを行う必要があります。