课程大纲

模块 1

数据科学与 应用导论 Marketing

  • 分析概述:分析类型 - 预测性、规范性、推理性
  • 分析实践 Marketing
  • 大数据和不同技术的应用 - 简介

模块 2

Marketing 在数字世界中

  • 数字营销概论
  • 在线广告 - 简介
  • 搜索引擎优化 (SEO) – Google 案例研究
  • Social Media 营销:技巧和秘诀——Facebook、Twitter 的例子

模块 3

探索性 Data Analysis &统计建模

  • 数据呈现和可视化 – 使用直方图、饼图、条形图、散点图理解业务数据 – 快速推理 – 使用 Python
  • 基本统计建模 – 趋势、季节性、聚类、分类(仅提供基础知识、不同的算法和用法,不提供任何细节) – Python 中的现成代码
  • 市场篮分析 (MBA) – 使用关联规则、支持、信心、提升的案例研究

模块 4

Marketing 分析 I

  • 营销流程简介 - 案例研究
  • 利用数据改进营销策略
  • 衡量品牌资产、品牌价值和品牌价值——品牌定位
  • 用于营销的文本挖掘 – 文本挖掘的基础知识 – Social Media 营销案例研究

模块 5

Marketing 分析II

  • 客户生命周期价值 (CLV) 与计算 – CLV 在业务决策中的案例研究
  • 通过实验衡量案例和效果 - 案例研究
  • 计算预计升力
  • Data Science 在 在线广告 – 点击率转化, 网站分析

模块 6

回归基础知识

  • 回归揭示的内容和基础 Statistics(数学的细节不多)
  • 解释回归结果 – 使用 Python 进行案例研究
  • 了解对数-对数模型 - 使用 Python 的案例研究
  • 营销组合模型 – 使用 Python 的案例研究

模块 7

分类和聚类

  • 分类和聚类的基础知识 - 用法;提及算法
  • 解释结果 – Python 带有输出的程序
  • 使用分类和聚类进行客户定位 - 案例研究
  • 业务战略改进 – 电子邮件营销、促销示例
  • 大数据技术在分类和聚类中的需求

模块 8

时间序列分析

  • 趋势和季节性 - 使用 Python 驱动的案例研究 - 可视化
  • 不同的时间序列技术 – AR 和 MA
  • 时间序列模型 – ARMA、ARIMA、ARIMAX(Python 的用法和示例)——案例研究
  • 营销活动的时间序列预测

模块 9

推荐引擎

  • 个性化和业务战略
  • 不同类型的个性化推荐 - 协作式、基于内容
  • 推荐引擎的不同算法 – 用户驱动、项目驱动、混合、Matrix 因式分解(仅提及和使用算法,不涉及数学细节)
  • 增量收入的推荐指标 - 详细案例研究

模块 10

使用 Data Science 实现销售最大化

  • 优化技术的基础知识及其用途
  • 库存优化 – 案例研究
  • 使用数据科学提高投资回报率
  • Lean 分析 – 创业加速器

模块 11

Data Science in 定价 &促销一

  • 定价 – 盈利增长的科学
  • 需求预测技术 - 对价格响应需求曲线的结构进行建模和估计
  • 定价决策 – 如何优化定价决策 – 使用 Python 的案例研究
  • 促销分析 – 基线计算和贸易促销模型
  • 使用促销制定更好的策略 - 销售模型规范 - 乘法模型

模块 12

Data Science 在定价和促销 II 中

  • 收入管理 - 如何管理具有多个细分市场的易腐资源
  • 产品捆绑 – 快速和慢速产品 – 案例研究 Python
  • 易腐商品和服务的定价 - 航空公司和酒店定价 – 提及随机模型
  • 促销指标 - 传统和社交

要求

参加本课程不需要任何特定要求。

 21 小时

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