Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Predictive Customer Analytics

Phân Tích Dự Đoán Khách Hàng

Phân Tích Dự Đoán Khách Hàng

Xây dựng mô hình máy học dự đoán và dự báo trong Excel để đưa ra quyết định và hiểu hành vi khách hàng

4.5
(109 đánh giá)
6,922 học viên
Giảng viên
Start-Tech Academy
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 639.000đ -92%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
3.5 giờ video
34 bài giảng
7 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Khám phá cách tiền xử lý dữ liệu khách hàng cho mô hình dự đoán bằng Excel.
Thành thạo việc áp dụng hồi quy tuyến tính trong Excel để dự đoán hành vi khách hàng.
Tìm hiểu việc sử dụng hồi quy logistic để dự đoán khách hàng rời bỏ và chiến lược giữ chân.
Phân tích dữ liệu khách hàng bằng kỹ thuật phân cụm để phân nhóm khách hàng.
Xây dựng mô hình dự báo doanh số bằng công cụ Solver và phân tích chuỗi thời gian của Excel.
Triển khai XLSTAT cho phân tích thống kê nâng cao trong dự đoán khách hàng.
Phát triển và chạy mô hình hồi quy logistic bằng Excel Macros để tự động hóa.
Dự đoán hành vi khách hàng tương lai với mô hình chuỗi thời gian cộng tính và nhân tính.
Diễn giải kết quả từ mô hình hồi quy và phân cụm để đưa ra quyết định kinh doanh khả thi.
Đánh giá hiệu quả của các mô hình dự đoán trong việc cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng và chiến lược kinh doanh.

Yêu cầu

Máy tính cá nhân/ laptop có kết nối internet tốt và đã cài đặt MS Excel

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia marketing muốn sử dụng dữ liệu để dự đoán hành vi khách hàng và nâng cao hiệu quả chiến dịch mục tiêu.
Quản lý bán hàng muốn dự báo xu hướng doanh số và cải thiện chiến lược giữ chân khách hàng.
Nhà phân tích dữ liệu muốn xây dựng mô hình dự đoán trong Excel mà không cần kỹ năng lập trình phức tạp.
Chủ doanh nghiệp nhỏ hướng tới việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa việc thu hút và giữ chân khách hàng.

Nội dung khóa học

6 phần • 34 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tài nguyên khóa học
3 Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Dự Đoán Khách Hàng
4 Các Loại Mô Hình Dự Đoán
5 Đây là một cột mốc quan trọng
6 Cái Nhìn Đầu Tiên Về Khóa Học
1 Giới thiệu về Hồi Quy Tuyến Tính
2 Hiểu Biết Khái Niệm về Hồi Quy Tuyến Tính
3 Hiểu kết quả đầu ra của Hồi Quy Tuyến Tính
4 Hiểu về Dữ Liệu cho Hồi Quy Tuyến Tính
5 Tiền Xử Lý Dữ Liệu cho Hồi Quy Tuyến Tính
6 Diễn Giải Kết Quả Hồi Quy Tuyến Tính
7 Đưa Ra Dự Đoán với Hồi Quy Tuyến Tính
8 Triển Khai Hồi Quy Tuyến Tính bằng XLSTAT
9 Về phần đóng vai sắp tới.
1 Giữ Chân Khách Hàng: Những Hiểu Biết Chính
2 Giới thiệu về Hồi Quy Logistic
3 Hiểu về Ma Trận Nhầm Lẫn (Confusion Matrix)
4 Nghiên Cứu Tình Huống: Hồi Quy Logistic cho Khách Hàng Rời Bỏ
5 Triển Khai Hồi Quy Logistic bằng XLSTAT
6 Hồi Quy Logistic sử dụng Macros
1 Giới thiệu về Phân Cụm
2 Nguyên lý cơ bản của Phân Cụm K-Means
3 Nghiên Cứu Tình Huống: Phân Cụm cho Phân Khúc Khách Hàng
4 Triển Khai Phân Cụm bằng XLSTAT
1 Giới thiệu về Dự Báo
2 Dự Báo Doanh Số
3 Mô hình chuỗi thời gian cộng tính trong Excel
4 Mô hình chuỗi thời gian nhân tính trong Excel
5 Tính Năng AI Mới: AI trong Phân Tích Khách Hàng (Những Cập Nhật Mới Nhất Bạn Phải Biết)
6 Cột mốc cuối cùng!
7 Bộ Câu Hỏi Chuẩn Bị Phỏng Vấn Toàn Diện
1 Về chứng chỉ của bạn
2 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

Are you an aspiring data analyst or business professional looking to make data-driven decisions that impact customer behavior and retention? Do you want to leverage Excel to build predictive models without the complexity of advanced coding? If yes, this course is for you.

In today’s competitive market, understanding customer behavior is key to business success. Predictive Customer Analytics helps you stay ahead by forecasting customer decisions, improving retention, and driving targeted marketing strategies. This course will empower you to use Excel as a powerful tool for building predictive machine learning models and forecasting techniques, even if you’re not an expert in data science.

In this course, you will:

  • Develop a solid understanding of linear and logistic regression techniques in Excel to predict customer behavior.

  • Master clustering techniques for customer segmentation, identifying key groups within your customer base.

  • Build sales forecasting models using Excel’s Solver and time series methods.

  • Implement real-world solutions with case studies, such as predicting customer churn and segmenting customers for better marketing strategies.

Why is Predictive Customer Analytics so important? By using Excel, a tool most professionals are already familiar with, you can unlock deeper insights into customer data, enabling better decision-making without needing advanced technical skills. From forecasting sales trends to retaining key customers, predictive analytics is a game-changer for businesses looking to grow and scale.

Throughout the course, you will complete hands-on exercises in Excel, including:

  • Preprocessing customer data for linear and logistic regression

  • Building predictive models using XLSTAT and Excel Macros

  • Clustering customer data for segmentation analysis

  • Implementing time series forecasting to predict sales

What sets this course apart is its focus on practical, easy-to-implement techniques that don’t require programming knowledge. You’ll learn how to utilize Excel’s advanced features to get accurate, actionable results quickly.

Ready to transform your customer insights? Enroll today and start building your own predictive models in Excel!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analytics
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊