西北探究項目

人工智能算法分類客戶并預測客戶行為

市場營銷（Marketing）又稱為市場學、市場行銷或營銷學，簡稱“營銷”。它是指個人或群體通過創造并同他人交換產品和價值，以滿足需求與欲望的一種社會和管理過程。

在復雜的商務社會中，數據從誕生到變成能夠推動商務決策的“產品”，每一個步驟都充滿著精心動魄的博弈。即使是在傳統行業中，比如保潔這樣的傳統巨頭，在當今的商務環境下也不得不利用數據優化自己的廣告投放和內容抉擇，而不是把所有的資金都投放在電視廣告內。掌握數據，懂數據，運用數據已經成為了各大商務機構的必修課，因此，它們對“增長黑客”們的需求越來越高。在英國，Spotify這家利用流媒體提供音樂服務的公司就利用收集到的用戶信息，做了著名的dashboard：Spotify.me，不僅讓用戶重新認識自己的音樂行為，而且也為其他企業提供了新的潛在數據源和廣告投遞的渠道。這種數據應用的創新都是基于對大數據的理解，處理已經模型化得來的。

本課題的目的，是塑造對營銷科學從數據的誕生到產品化的流程的理解。導師將帶領學生轉化商務問題為數據科學問題，培養學生對大數據的理解，再指導學生對真實數據進行預處理，并對現存數據進行機器學習，從而預測客戶行為或者進行用戶分類。最終，根據分析得到可視化的結果，并根據結果提出商務建議。

科研方法

AI＋X數據驅動型科研

使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數據，并基于此進行預測，從而獲得科學發現的研究方法。與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數據分析，具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。

AI＋X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，利用AI算法研究基因數據，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數據千千萬萬，使用傳統的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現。

但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數據庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力：

英文：
1、具備基本的學術英語閱讀能力；
2、接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

 

數學：
1、線性代數基礎；
2、概率統計基礎知識；

 

計算機：
1、Python基本指令和Jupyter Notebook的環境操作；
2、了解并初步掌握Pandas, Scikit-Learn及Seaborn（基于Matplotlib的可視化庫

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