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Curso 1 de 5 no
Especialização em análise de negócios
Aproximadamente. 12 horas para concluir
Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, alemão, russo, inglês, espanhol

Eric Bradlow
Professor de Marketing, Estatística e Educação, Presidente do Departamento de Marketing da Wharton, vice-reitor e diretor do Programa de Doutorado Wharton, co-diretor da Initiativa de Análise de Clientes da Wharton
A Escola Wharton
Peter Fader
Professor de Marketing e Co-Diretor da Iniciativa de Análise de Clientes da Wharton
A Escola Wharton
Raghu Iyengar
Professor de Marketing
A Escola Wharton
Ron Berman
Professor Assistente de Marketing
OSLABUS DE ESCOLAS WHARTON – O que você aprenderá com este curso
Introdução à análise de clientes
O que é análise de clientes? Como esse curso é estruturado? O que vou aprender neste curso? O que vou aprender na especialização da análise de negócios? Esses vídeos curtos fornecerão uma visão geral deste curso e da especialização; As palestras substantivas começam na semana 2.
Análise descritiva
Neste módulo, você aprenderá o que os dados podem e não podem descrever sobre o comportamento do cliente, bem como os métodos mais eficazes para coletar dados e decidir o que isso significa. Você entenderá a diferença crítica entre os dados que descrevem um relacionamento causal e dados que descrevem um correlativo ao explorar a sinergia entre dados e decisões, incluindo os princípios para coletar e interpretar sistematicamente os dados para tomar melhores decisões de negócios. Você também aprenderá como os dados são usados ​​para explorar um problema ou pergunta e como usar esses dados para criar produtos, campanhas de marketing e outras estratégias. No final deste módulo, você terá um sólido entendimento de coleta e interpretação de dados eficazes para poder usar os dados certos para tomar a decisão certa para sua empresa ou empresa.
Análise preditiva
Depois de coletar e interpretar dados, o que você faz com eles? Neste módulo, você aprenderá a dar o próximo passo: como usar dados sobre ações no passado para fazer para fazer previsões sobre as ações no futuro. Você examinará as principais ferramentas usadas para prever o comportamento e aprenderá como determinar qual ferramenta é adequada para quais fins de decisão. Além disso, você aprenderá o idioma e as estruturas para fazer previsões de comportamento futuro. No final deste módulo, você poderá determinar que tipos de previsões você pode fazer para criar estratégias futuras, entender as técnicas mais poderosas para modelos preditivos, incluindo análise de regressão e estar preparado para aproveitar ao máximo as análises para criar eficazes Decisões de negócios orientadas a dados.
Análise prescritiva
Como você transforma dados em ação? Neste módulo, você aprenderá como as análises prescritivas fornecem recomendações para ações que você pode executar para atingir suas metas de negócios. Primeiro, você explorará como fazer as perguntas certas, como definir seus objetivos e como otimizar o sucesso. Você também examinará exemplos críticos de modelos prescritivos, incluindo como a quantidade é impactada pelo preço, como maximizar a receita, como maximizar os lucros e a melhor forma de usar a publicidade on -line. No final deste módulo, você poderá definir um problema, definir um bom objetivo e explorar modelos de otimização que levam em consideração a concorrência, para que você possa escrever prescrições para ações orientadas a dados que criem sucesso para sua empresa ou negócios.
Aplicação/Estudos de Caso
Como as principais empresas colocam os dados para funcionar? Neste módulo, você aprenderá como as empresas bem-sucedidas usam dados para criar práticas de marketing de ponta e foco no cliente. Você explorará exemplos do mundo real do ataque de cinco frentes para aplicar a análise de clientes ao marketing, começando com a coleta e a exploração de dados, avançando para a construção de modelos preditivos e otimização e continuando até decisões orientadas a dados. No final deste módulo, você saberá a melhor maneira de colocar dados para trabalhar em sua própria empresa ou empresa, com base nas práticas mais inovadoras e eficazes de dados das principais empresas de hoje.