Schița de curs

Modulul 1

Introducere în Data Science și aplicații în Marketing

  • Prezentare generală a analizelor: tip de analiză - predictivă, prescriptivă, inferențială
  • Practică de analiză în Marketing
  • Utilizarea Big Data și a diferitelor tehnologii - Introducere

Modulul 2

Marketing într-o lume digitală

  • Introducere la Digital Marketing
  • Online Advertising - Introducere
  • Search Optimizarea motorului (SEO) – GoStudiu de caz ogle
  • Social Media Marketing: Sfaturi și secrete – Exemplu de Facebook, Twitter

Modulul 3

Explorativ Data Analysis & Modelare Statistică

  • Prezentarea și vizualizarea datelor – Înțelegerea datelor Business folosind histogramă, diagramă circulară, diagramă cu bare, diagramă de dispersie – inferență rapidă – folosind Python
  • Modelare statistică de bază – tendință, sezonalitate, grupare, clasificări (doar elemente de bază, algoritm și utilizare diferită, nu orice detaliu) – Cod gata în Python
  • Analiza coșului de piață (MBA) – Studiu de caz folosind regulile de asociere, suport, încredere, creștere

Modulul 4

Marketing Analytics I

  • Introducere în Marketing Proces – Studiu de caz
  • Utilizarea datelor pentru a îmbunătăți Marketing strategia
  • Măsurarea activelor mărcii, snapple și valorii mărcii – Poziționarea mărcii
  • Text Mining pentru Marketing – Bazele text mining – Studiu de caz pentru Social Media Marketing

Modulul 5

Marketing Analytics II

  • Valoarea de viață a clientului (CLV) cu calcul – Studiu de caz al CLV pentru deciziile de afaceri
  • Măsurarea cazului și efectului prin experimente – Studiu de caz
  • Calcularea ridicării proiectate
  • Data Science în online Advertising – Conversie cu rata de clic, Analytics site

Modulul 6

Bazele regresiei

  • Ce dezvăluie regresia și baza Statistics (nu prea multe detalii despre matematică)
  • Interpretarea rezultatelor regresiei – cu studiul de caz folosind Python
  • Înțelegerea modelelor de jurnal – cu studiul de caz folosind Python
  • Marketing Modele mixte – Studiu de caz folosind Python

Modulul 7

Clasificare și Clustering

  • Bazele clasificării și grupării – Utilizare; Mențiunea de algoritmi
  • Interpretarea rezultatelor – Python Programe cu ieșiri
  • Direcționarea către clienți folosind clasificarea și gruparea – studiu de caz
  • Business Îmbunătățirea strategiei – Exemplu de Email Marketing, Promoții
  • Nevoia de Big Data Tehnologii în Clasificare și Clustering

Modulul 8

Analiza serii temporale

  • Tendință și sezonalitate – Folosind Python Studiu de caz - Vizualizări
  • Diferite tehnici de serie temporală – AR și MA
  • Modele de serie temporală – ARMA, ARIMA, ARIMAX (Utilizare și exemple cu Python) – Studiu de caz
  • Predicția seriei temporale pentru campania Marketing.

Modulul 9

Motor de recomandare

  • Personalizare și Business Strategie
  • Diferite tipuri de recomandări personalizate – colaborative, bazate pe conținut
  • Algoritmi diferiți pentru motorul de recomandare – condus de utilizator, condus de articole, hibrid, Matrix Factorizare (doar menționarea și utilizarea algoritmilor fără Mathematical detalii)
  • Valori de recomandare pentru venitul incremental – Studiu de caz detaliat

Modulul 10

Maximizarea vânzărilor folosind Data Science

  • Bazele tehnicii de optimizare și utilizările acesteia
  • Optimizarea inventarului – studiu de caz
  • Creșterea rentabilității investiției folosind Data Science
  • Lean Analytics – Startup Accelerator

Modulul 11

Data Science în Prețuri și amp; Promoția I

  • Prețuri – Știința creșterii profitabile
  • Cerere Forecasting Tehnici - Modelați și estimați structura curbelor cerere preț-răspuns
  • Decizia de stabilire a prețurilor – Cum să optimizați decizia de stabilire a prețurilor – Studiu de caz folosind Python
  • Analytics de promovare – model de calcul de bază și promovare a comerțului
  • Utilizarea promovării pentru o strategie mai bună - Specificația modelului de vânzări - Modelul multiplicativ

Modulul 12

Data Science în Prețuri și promovare II

  • Venituri Management - Cum să gestionați resursele perisabile cu mai multe segmente de piață
  • Gruparea de produse – Produse cu mișcare rapidă și lentă – Studiu de caz cu Python
  • Prețurile Goproduselor și serviciilor perisabile - Companie aeriană și amp; Tarifarea hotelului – Mențiunea modelelor stocastice
  • Valori de promovare – tradiționale și sociale

Cerințe

Nu sunt necesare cerințe specifice pentru a participa la acest curs.

 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)