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코스 개요
모듈 1
데이터 과학 소개 및 마케팅에서의 응용
- 분석 개요: 예측, 처방, 추론 분석의 종류
- 마케팅에서의 분석 실무
- 빅데이터와 다양한 기술의 활용 - 소개
모듈 2
디지털 세계에서의 마케팅
- 디지털 마케팅 소개
- 온라인 광고 - 소개
- 검색 엔진 최적화 (SEO) – Google 사례 연구
- 소셜 미디어 마케팅: 팁과 비법 – Facebook, Twitter 예시
모듈 3
탐색적 데이터 분석 및 통계 모델링
- 데이터 표현 및 시각화 – 히스토그램, 파이 차트, 막대 차트, 산점도 사용하여 비즈니스 데이터 이해 – 빠른 추론 – Python 사용
- 기본 통계 모델링 – 트렌드, 계절성, 클러스터링, 분류(알고리즘과 사용법만, 세부 사항 없음) – Python 준비 코드
- 시장 바스켓 분석(MBA) – 연관 규칙, 지원, 신뢰, 리프트를 사용한 사례 연구
모듈 4
마케팅 분석 I
- 마케팅 과정 소개 – 사례 연구
- 데이터 활용을 통한 마케팅 전략 개선
- 브랜드 자산 측정, 스냅플과 브랜드 가치 – 브랜드 포지셔닝
- 마케팅을 위한 텍스트 마이닝 – 텍스트 마이닝 기본 – 소셜 미디어 마케팅 사례 연구
모듈 5
마케팅 분석 II
- 고객 생애 가치(CLV) 계산 – 비즈니스 의사 결정을 위한 CLV 사례 연구
- 실험을 통한 인과 관계 측정 – 사례 연구
- 예상 리프트 계산
- 온라인 광고에서의 데이터 과학 – 클릭률 전환, 웹사이트 분석
모듈 6
회귀 기본
- 회귀가 보여주는 내용과 기본 통계 (수학 세부 사항은 많지 않음)
- 회귀 결과 해석 – Python을 사용한 사례 연구
- 로그-로그 모델 이해 – Python을 사용한 사례 연구
- 마케팅 믹스 모델 – Python을 사용한 사례 연구
모듈 7
분류 및 클러스터링
- 분류 및 클러스터링 기본 – 사용법, 알고리즘 언급
- 결과 해석 – Python 프로그램 및 출력
- 분류 및 클러스터링을 통한 고객 타겟팅 – 사례 연구
- 이메일 마케팅, 프로모션 예시를 통한 비즈니스 전략 개선
- 분류 및 클러스터링에서 빅데이터 기술 필요성
모듈 8
시간 시리즈 분석
- 트렌드와 계절성 – Python 기반 사례 연구 - 시각화
- 다양한 시간 시리즈 기술 – AR 및 MA
- 시간 시리즈 모델 – ARMA, ARIMA, ARIMAX (Python을 사용한 사용법 및 예시) – 사례 연구
- 마케팅 캠페인을 위한 시간 시리즈 예측
모듈 9
추천 엔진
- 개인화 및 비즈니스 전략
- 협업형, 콘텐츠 기반 개인화 추천의 종류
- 추천 엔진을 위한 다양한 알고리즘 – 사용자 주도형, 아이템 주도형, 하이브리드, 행렬 분해 (알고리즘과 사용법만, 수학 세부 사항 없음)
- 증분 수익을 위한 추천 지표 – 상세 사례 연구
모듈 10
데이터 과학을 통한 판매 극대화
- 최적화 기법 기본 및 그 활용
- 재고 최적화 – 사례 연구
- 데이터 과학을 통한 ROI 증대
- 린 애널리틱스 – 스타트업 가속기
모듈 11
가격 및 프로모션에서의 데이터 과학 I
- 가격 – 이익 성장의 과학
- 수요 예측 기술 - 가격-수요 곡선의 구조를 모델링 및 추정
- 가격 결정 – 가격 결정 최적화 – Python을 사용한 사례 연구
- 프로모션 분석 – 기준 계산 및 거래 프로모션 모델
- 더 나은 전략을 위한 프로모션 활용 - 판매 모델 명세 – 곱셈 모델
모듈 12
가격 및 프로모션에서의 데이터 과학 II
- 수익 관리 - 다중 시장 세그먼트로 소모성 자원을 관리하는 방법
- 제품 번들링 – 빠른 판매 및 느린 판매 제품 – Python을 사용한 사례 연구
- 소모성 상품 및 서비스 가격 결정 - 항공사 & 호텔 가격 – 스토캐스틱 모델 언급
- 프로모션 지표 – 전통적 및 소셜
요건
이 강좌를 수강하기 위해 필요한 특정 요구사항은 없습니다.
21 시간
회원 평가 (5)
Understanding big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
코스 - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
코스 - Python in Data Science
Subject presentation knowledge timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
코스 - 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
코스 - Jupyter for Data Science Teams
It is showing many methods with pre prepared scripts- very nicely prepared materials & easy to traceback
