Aplicando análise de dados em marketing

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Aplicando análise de dados em marketing

Descrição

Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Curso 5 de 6 no
Especialização em análise de negócios
Nível intermediário
Recomenda -se uma familiaridade básica com R.
Aproximadamente. 12 horas para concluir
Inglês
Legendas: inglês

Joseph T. Yun
Professor Assistente de Pesquisa
ContasCySyllabus – O que você aprenderá com este curso
Introdução e módulo 1: satisfação do cliente
Com o primeiro módulo, começamos analisando algumas definições de satisfação do cliente. Em seguida, exploramos alguns problemas importantes que devemos considerar. Essas questões incluem as construções psicológicas da satisfação do cliente, medição adequada dessas construções, alvos variados de satisfação, diferenças no impacto das expressões dos indivíduos e mudança de satisfação ao longo do tempo. Em seguida, apresentaremos a você uma nova ferramenta que você pode usar para realizar vários métodos de ciência de dados nos dados de mídia social. Concluímos o módulo com uma cartilha curta em R e RStudio.
Módulo 2: Análise de satisfação do cliente
Começaremos nosso segundo módulo com uma discussão sobre diferentes tipos de dados para análise de satisfação do cliente. Primeiro, focamos nos dados da pesquisa e analisamos maneiras diferentes de analisá -los. Em seguida, forneceremos uma cartilha simples sobre regressão linear e logística. Ensinaremos este módulo com uma demonstração guiada de utilizar análises de sentimentos em tweets usando o macroscópio de mídia social.
Módulo 3: Análise de influência da satisfação do cliente
Introduziremos um método para analisar a influência da satisfação do cliente usando dados de mídia social. As redes sociais são o conjunto de dados perfeito para utilizar a análise de rede para entender como as pessoas estão interagindo com outras pessoas e formando redes. Identificar um padrão nas relações de mídia social pode ser útil ao tomar decisões de marketing. Também analisaremos a análise de personalidade da marca influenciadora que pode ser usada como um método para as marcas encontrarem influenciadores semelhantes em personalidade a si mesmos.
Módulo 4: Resumo do texto
Aprenderemos sobre os vários métodos de resumo de texto. Começamos discutindo as etapas de pré-processamento necessárias para levar o texto a um formulário analisável. Em seguida, analisamos como as contagens de frequência de frases com várias palavras do texto pré-processado podem revelar os termos comuns que estão sendo discutidos. Com base no topo dos N-Grams, passamos para um método mais inteligente para detectar automaticamente frases de qualidade. Também discutiremos a modelagem de tópicos da LDA – uma maneira muito popular de detectar tópicos em um corpo de textos. Vamos encerrar este módulo com um destaque no aprendizado de máquina supervisionado e um exemplo de seu aplicativo.

Módulos e Conteúdo

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