Анализ данных в маркетинге

Независимо от того, оправдывает ли кампания ожидания или дает удовлетворительные результаты, всегда есть потенциал для ее улучшения. Однако задача состоит в том, чтобы выяснить, какие настройки повысят производительность. Единственный способ узнать наверняка - это проверить их с помощью А/В тестирования.

Данный курс рассчитан на широкую аудиторию специалистов любого уровня, желающих познакомиться с понятием А/В тестирования и собирающихся использовать его в своей сфере деятельности. Курс требует знания математики на уровне школы и не использует языки программирования.

После завершения этого курса вы сможете:
- определять ключевые цели и задачи работы с данными, ключевые рабочие процессы работы с данными, формулировать бизнес-задачи для анализа данных;
- выбирать правильные данные, и использовать один или несколько из основных методов очистки данных, а так же производить базовые операции по трансформации данных;
- выделять основные факторы, влияющие на качество анализа;
- формулировать общие принципы построения исследования на основе анализа данных, основные методы работы с текстовыми данными;
- применять принцип МЕСЕ (ВИСИ) для планирования исследования;
- строить основные визуализации с помощью популярных инструментов анализа данных;
- узнать принципы построения успешной презентации результатов анализа.

Для получения диплома вам предстоит использовать все те знания, которые вы получили во время прохождения курса, и самостоятельно выполнить исследовательский проект. На основании открытых данных об инспекциях ресторанов города Нью-Йорк вам предстоит выбрать оптимальное расположение для нового ресторана в Нью-Йорке.

Длительность курса составит 6-8 недель. При этом не менее двух недель потребуется для выполнения итогового проекта.

• Как быстро анализировать данные без знания программирования
• В первом модуле поймем ключевые цели и задачи работы с данными, ключевые рабочие процессы работы с данными, зачем нужно понимание бизнес-задач при анализе данных.
• Качество данных и базовые технологии их анализа
• Во втором модуле поймем важность правильного выбора данных и этапа подготовки данных в рабочем процессе, важность и основные методы подготовки данных и какие есть основные методы анализа данных; научимся производить базовые операции по трансформации данных.
• Проверка гипотез
• В третьем модуле поймем основные факторы, влияющие на качество анализа, общие принципы построения исследования на основе анализа данных, основные методы работы с текстовыми данными; научимся формулировать и применять гипотезы, применять принцип МЕСЕ (ВИСИ) для планирования исследования.
• Презентация результатов анализа
• В четвертом модуле поймем важность роли презентации данных в рабочем процессе анализа данных; научимся строить основные визуализации с помощью популярных инструментов анализа данных; узнаем основные принципы построения успешной презентации результатов анализа.