西北探究项目：人工智能算法分类客户并预测客户行为

西北探究项目

人工智能算法分类客户并预测客户行为

市场营销（Marketing）又称为市场学、市场行销或营销学，简称“营销”。它是指个人或群体通过创造并同他人交换产品和价值，以满足需求与欲望的一种社会和管理过程。

在复杂的商务社会中，数据从诞生到变成能够推动商务决策的“产品”，每一个步骤都充满着精心动魄的博弈。即使是在传统行业中，比如保洁这样的传统巨头，在当今的商务环境下也不得不利用数据优化自己的广告投放和内容抉择，而不是把所有的资金都投放在电视广告内。掌握数据，懂数据，运用数据已经成为了各大商务机构的必修课，因此，它们对“增长黑客”们的需求越来越高。在英国，Spotify这家利用流媒体提供音乐服务的公司就利用收集到的用户信息，做了著名的dashboard：Spotify.me，不仅让用户重新认识自己的音乐行为，而且也为其他企业提供了新的潜在数据源和广告投递的渠道。这种数据应用的创新都是基于对大数据的理解，处理已经模型化得来的。

本课题的目的，是塑造对营销科学从数据的诞生到产品化的流程的理解。导师将带领学生转化商务问题为数据科学问题，培养学生对大数据的理解，再指导学生对真实数据进行预处理，并对现存数据进行机器学习，从而预测客户行为或者进行用户分类。最终，根据分析得到可视化的结果，并根据结果提出商务建议。

科研方法

AI＋X数据驱动型科研

使用人工智能（AI）算法，收集、处理、分析具体学科（X）的海量数据，并基于此进行预测，从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比，AI＋X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力，高效地进行大数据分析，具有投入产出比高、适用范围广的优点。

AI＋X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域，利用AI算法研究基因数据，从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万，使用传统的科研方式对其进行分析，工程量大、过程繁琐，在客观上难以实现。

但借助AI算法这一便捷的工具，生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础，建立数据库，与过往的研究成果进行对照，快速、准确地在两者中发现规律、建立联系，从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。

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课题要求

本课题适合： 9-12 年级学生，有较强的逻辑思维和抽象思维能力：

英文：
1、具备基本的学术英语阅读能力；
2、接触过英文写作，有论文写作经验者更佳；

 

数学：
1、线性代数基础；
2、概率统计基础知识；

 

计算机：
1、Python基本指令和Jupyter Notebook的环境操作；
2、了解并初步掌握Pandas, Scikit-Learn及Seaborn（基于Matplotlib的可视化库