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。
客户评论 (4)
Understanding big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
课程 - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Subject presentation knowledge timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
课程 - Introduction to Data Science and AI (using Python)
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.
Winnie Chan - Statistics Canada
课程 - Jupyter for Data Science Teams
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.