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12/17 数据科学读书会 Book 16 - 市场数据分析-市场数据科学方法
大数据为市场研究带来了新的血液。数据科学成为了新的统计学,融合了建模技术、信息技术、和商业思维。谈到市场的数据科学时,数据科学家和市场分析师主要进行的是目前存在的关于消费者、市场和营销的研究。数据工作者需要在网络上通过爬取、调研、博客和社交媒体等等,收集和分析数据,并尽可能快速和低成本地找到答案。

传统的营销方式需要制定计划,并根据每个客户或研究的具体的需求量身打造。在此基础之上,市场的数据科学还包括了科学研究、抽样或概率推理的概念。在设计市场营销计划、拟合模型、描述研究结果、以及向管理层推荐行动时,分析师和数据科学家都需要非常熟练、谨慎地使用这些技能。

在本系列讲座中,我们将以《Marketing Data Science——Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python》(THOMAS W. MILLER)一书为参考,带你了解和学习市场数据科学的最佳方法和研究实际案例。 本书为建模技术提供了现成的资源和参考指南。 向读者展示了如何在解决实际业务问题的代码基础上进行构建。读者可以根据书本中的案例动手实验,学会更合理地使用这些代码和模型。

在整体10次的直播课上,你将会了解市场;学会如何寻找目标客户、预测消费者选择、并留住客户;如何定位、开发、促销和推荐产品;如何利用社交平台进行推广并预测你的销售额等等。通过一系列实际项目案例,你可以更深入了解市场中的数据分析应用。

1.了解市场和客户
-市场是什么
-预测客户选择和如何针对现有客户

2.寻找客户和产品定位
-如何寻找新的客户
-如何维持现有客户
怎样做产品定位

3.新品开发和品牌定位
-新品开发和推广
-如何推荐产品给用户
-品牌定位

4.品牌与定价
-价格定位

5.社交媒体运用和竞对观察
-如何运用社交媒体
-竞对观察

6.销售预测和市场调研
-预测销售
-如何进行市场调研

7.市场数据科学方法
-传统统计和贝叶斯统计
-回归模型和分类
-数据抓取和机器学习
-数据可视化和时间序列分析

8.市场数据资源
-测量理论
-样本和市场数据库
-网络和社交媒体
-调查问卷、实验和采访

9.市场数据分析案例(Part 1)
-AT&T 选择案例
-微软网页数据
-银行市场研究
-波士顿房产研究

10.市场数据分析案例(Part 2)
-Lydia E. Pinkham医疗公司
-Studenmund餐厅
-悉尼交通研究
-威斯康辛乐透销售

2022年1月29日 “数据科学家求职训练营” 开营啦!
https://www.dataapplab.com/ds/

数据应用学院 -- 北美留学生求职的最佳路径
www.dataapplab.com

Dec 17, 2021 06:00 PM in Pacific Time (US and Canada)

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