AI怎么學在哪里學比較好？學習人工智能(AI)需要選擇合適的學習資源和平臺很重要，關于AI在哪里學比較好，建議來達內教育，首先達內教育是大品牌，學習更有保障，校區比較多可以就近選擇校區，此外達內教育學習AI技術還能推薦就業。

 AI怎么學在哪里學比較好？達內教育采用的是理論+實戰的授課模式，是真的會把實戰項目展開介紹，并且進行實操，幫助學員更快速的適應企業工作。下面介紹一下達內實戰項目，達內的實戰項目都是融入授課每個階段的，理論+實戰同步進行。

達內AI技術涉及到的實戰項目比較多，下面小編展現部分項目

達內AI項目-優衣庫銷售數據分析及目標額分配

背景：基于各城市10個月銷售數據，進行探索性分析

原因分析：分析產品虧本原因，銷售額趨勢以及10月份下滑原因

分析方法：基于4P分析法，分析產品，渠道，價格，促銷，用戶畫像

業務分析：根據前十個月銷售額，制定11月目標，根據城市貢獻率，門店貢獻率分配給各個城市，各個門店，確定爆款商品指導價，對于門店缺乏的品類進行補貨

達內AI項目-新零售商超經營分析

背景：2010年-2022年經營數據，分析當前業務的經營狀況，為公司未來的經營方向給出意見建議。

數據分析方法：環比分析、趨勢分析

確定經營指標：總收入、總成本、商品毛利、商品成本、運營費用、凈利潤、付費會員等

經營分析：

1、按年分析總營收和凈利潤，分析趨勢

2、按年分析客單價、人均會員費、付費會員人數增長率、分析趨勢

3、商品毛利率以及同量體超市商品毛利率對比成長性

達內AI項目-淘寶用戶行為分析

背景：基于某店鋪淘寶app一個月100w條用戶行為數據，進行用戶行為分析

業務指標搭建：PV，UV、有購買行為的用戶數、復購率、回購率

數據分析方法：AARRR模型，獲客，活躍，留存，提高收入，自傳播

獲客分析：計算新增用戶，做獲客分析

活躍分析：每周的用戶行為數量變化趨勢,每天PV變化趨勢分析,分析一天中的不同時段用戶的行為

留存率分析：分析次日留存率，7日留存率，30日留存率

轉化率分析：各個環節轉化率分析

老用戶促活：定義現有用戶目前狀態，劃分睡眠用戶，正常用戶，流失用戶

達內AI項目-通訊公司提高問題響應速度

背景：用戶反饋響應速度久，現在需要降低問題的反饋時間，提高解決速度

數據分析方法：指標拆解、邏輯樹

指標拆解：問題難處理、人手不足、分配工作不合理、客服專業度、個別人員處理問題慢、反饋渠道

數據處理：利用正則提取數據，特征進行規整，對反饋類型進行拆分，分別拆為一級，二級，三級類目中詳細

問題描述：定義標簽路徑信息，存儲完整的反饋類型信息

指標提升：

 1、分析不同類型的反饋數量：手機網絡信號這一類別反饋較多，不同類型反饋數量差異性較大，針對反饋數量多的類別，加大人員安排，給出詳細解決方案，進行培訓，必要時進行專項服務，提高響應速度

 2、分析不同類型的處理時長：大小不一，對于手機網絡信號， 國際漫游服務，寬帶網絡信號時長達到8小時以上，對于這個類別需要重點培訓

 3、分析客戶的類別占比及處理速度：每個人處理問題的類別占比不均，根據客服處理速度，對于后25%的人員進行重新培訓，考核上崗。

達內AI項目-航空公司客戶價值分析

背景：根據客戶貢獻的價值，將6w多個客戶劃分為不同的等級，不同價值的客戶制定不同的營銷策略

數據分析方法：RFM

項目步驟：

 1、數據讀取及特征選擇：從crm系統中選擇了2年的會員數據進行客戶價值分析，基于LRFMC客戶價值分析業務模型，(L:客戶關系長度，R:上一次坐飛機時間距離截止時間時間間隔，F:坐飛機的次數，M:飛行總里程，C:艙位對應的折扣力度)來衡量客戶價值

2、數據處理：采用pandas對數據進行缺失值，異常值，標準差標準化處理

3、數據建模及優化：使用K-means算法完成了客戶聚類

 4、定義客戶標簽：根據聚類之后每個組的特征數據，分析不同組的特點，劃分在五個不同的客戶群體當中，分別是vip客戶，一般保持客戶，重點培養客戶，重要挽留客戶，一般客戶(流失傾向)，把不同客戶數據存在excel不同sheet里面，并針對不同價值的客戶制定不同的營銷策略

達內AI項目-金融客戶畫像及風控分析

背景：為節省貸前審批人工成本和降低違約率，需要搭建一個模型，預測用戶違約情況，并且根據已有數據進行用戶靜態，畫像分析，定位目標群體，便于推廣營銷

數據分析方法：描述性統計分析、相關分析

項目步驟：

1、描述性統計分析：數據80w+條，合計16特征，目前違約率8%

 2、數據預處理：優化違約標簽變成二分類，根據箱線圖分析熱依達法則，基于業務的理解，將異常數據刪除，將類別型特征轉換為數值型，保證數據業務的完整性以及后期方便數據

 3、客戶畫像分析：分析現有客戶群體的工作年限，年收入，住房類型，借款周期，定義目標客戶群體， 為后期渠道拉新做支持

 4、特征工程構建：選擇用戶年收入，每月債務收入比， 不良記錄數，逾期總次數，征信記錄當中信用產品數等特征，并通過SMOTE算法解決樣本不均衡問題

 5、構建模型并評價：采用決策樹，隨機森林，使用網格搜索找到最優參數,最終準確率，精確率，召回率達到95%左右

以上是關于達內AI學習的部分項目展現，達內AI項目完全符合企業需求而定制的，并且達內AI技術每個階段的學習都會有相應的崗位及職場薪資等。達內AI培訓是非常負責任的，并且達內AI學習還能推薦就業是不錯的學習平臺。現在還可以申請試聽。