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Schulungsübersicht
Modul 1
Einführung in Data Science und Anwendungen im Marketing
- Überblick über Analytics: Arten von Analysen – Vorhersageanalyse, Vorschlagsanalyse, Inferenzanalyse
- Praxis der Analytics im Marketing
- Nutzung von Big Data und verschiedenen Technologien – Einführung
Modul 2
Marketing in der digitalen Welt
- Einführung in digitales Marketing
- Online-Werbung – Einführung
- Suchmaschinenoptimierung (SEO) – Fallstudie zu Google
- Social Media Marketing: Tipps und Geheimnisse – Beispiel Facebook, Twitter
Modul 3
Explorative Datenanalyse & statistisches Modellieren
- Datenpräsentation und -visualisierung – Verstehen von Geschäftsinformationen durch Histogramme, Tortendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme – Schnelle Inferenz – Mit Python
- Grundlagen des statistischen Modellierens – Trends, Saisonalität, Clustering, Klassifikation (nur Grundlagen, verschiedene Algorithmen und deren Anwendung, keine Details) – Vorbereiteter Code in Python
- Marktanalysen (MBA) – Fallstudie mit Assoziationsregeln, Support, Confidence, Lift
Modul 4
Marketinganalyse I
- Einführung in den Marketingprozess – Fallstudie
- Nutzung von Daten zur Verbesserung der Marketingstrategie
- Messung von Markenwerten, Snapple und Markenwert – Markenpositionierung
- Textmining für das Marketing – Grundlagen des Textminings – Fallstudie zum Social Media Marketing
Modul 5
Marketinganalyse II
- Kundenlebenswert (CLV) mit Berechnung – Fallstudie zur Nutzung des CLV für Geschäftsentcheidungen
- Messen von Ursache und Wirkung durch Experimente – Fallstudie
- Berechnung der projizierten Effektivität (Lift)
- Data Science in Online-Werbung – Klickrate-Konversion, Webanalysen
Modul 6
Grundlagen der Regression
- Was die Regression aufdeckt und grundlegende Statistik (keine tiefgehenden mathematischen Details)
- Interpretation der Regressionsresultate – Mit Fallstudie in Python
- Verstehen von Log-Log-Modellen – Mit Fallstudie in Python
- Marketing-Mix-Modelle – Fallstudie mit Python
Modul 7
Klassifizierung und Clustering
- Grundlagen der Klassifizierung und Clustering – Anwendung; Erwähnung von Algorithmen
- Interpretation der Ergebnisse – Python-Programme mit Ausgaben
- Kundenansprache durch Klassifizierung und Clustering – Fallstudie
- Verbesserung der Geschäftspolitik – Beispiel: E-Mail-Marketing, Werbekampagnen
- Notwendigkeit von Big Data-Technologien in Klassifizierung und Clustering
Modul 8
Zeitreihenanalyse
- Trends und Saisonalität – Mit Python-getriebener Fallstudie – Visualisierungen
- Verschiedene Zeitreihentechniken – AR und MA
- Zeitreihenmodelle – ARMA, ARIMA, ARIMAX (Anwendung und Beispiele mit Python) – Fallstudie
- Zeitreihenprognose für Marketingkampagnen
Modul 9
Empfehlungsmotor
- Personalisierung und Geschäftspolitik
- Verschiedene Arten personalisierter Empfehlungen – Kollaborativ, inhaltsbasiert
- Verschiedene Algorithmen für den Empfehlungsmotor – nutzerorientiert, artikelorientiert, hybride, Matrixfaktorisierung (nur Erwähnung und Anwendung der Algorithmen ohne mathematische Details)
- Empfehlungsmaßstäbe für den Umsatzzuwachs – Detaillierte Fallstudie
Modul 10
Maximierung der Verkäufe durch Data Science
- Grundlagen der Optimierungsverfahren und deren Anwendungsbereiche
- Lageroptimierung – Fallstudie
- Steigerung des ROI durch Data Science
- Lean Analytics – Start-up-Beschleunigung
Modul 11
Data Science im Preisgestaltung und Verkaufsförderung I
- Preisgestaltung – Die Wissenschaft des rentablen Wachstums
- Nachfrageprognoseverfahren – Modell und Schätzung der Struktur von Preis-Reaktionsnachfragekurven
- Preisdiskussionen – Wie man die Preisgestaltung optimiert – Fallstudie mit Python
- Verkaufsförderungsanalyse – Baseline-Berechnung und Handelsverkaufsmodell
- Nutzung von Verkaufsförderungen für bessere Strategien - Verkaufsmodellspezifikation – Multiplikativ-Modell
Modul 12
Data Science im Preisgestaltung und Verkaufsförderung II
- Umsatzmanagement – Wie man verderbliche Ressourcen mit mehreren Marktsegmenten verwalten kann
- Produktbündelung – Schnell- und Langverkäufer – Fallstudie mit Python
- Preisgestaltung von verderblichen Waren und Dienstleistungen - Airline & Hotelpreise – Erwähnung stochastischer Modelle
- Verkaufsförderungsmaßstäbe – Traditionell und Social Media
Voraussetzungen
Es gibt keine spezifischen Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, um an diesem Kurs teilzunehmen.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Besseres Verständnis von Big Data
Shaune Dennis - Vodacom
Kurs - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
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Der Trainer war anpassungsfähig und hat mich tatsächlich ermutigt, den Kurs zu belegen.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Kurs - Python in Data Science
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Fächerpräsentation Wissenszeitplanung
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Kurs - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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Es ist großartig, dass der Kurs auf die Schlüsselbereiche zugeschnitten wird, die ich im Vor-Kurs-Fragebogen hervorgehoben habe. Dies hilft wirklich dabei, meine Fragen zum Stoff zu klären und mit meinen Lernzielen auszugleichen.
Winnie Chan - Statistics Canada
Kurs - Jupyter for Data Science Teams
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Es zeigt viele Methoden mit vorbereiteten Skripten - sehr gut vorbereitete Materialien und einfach nachvollziehbar.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurs - Machine Learning – Data science
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