Dans ce cours, vous apprendrez les meilleures pratiques pour utiliser l'analyse des données afin de rendre toute entreprise plus compétitive et plus rentable. Vous serez en mesure de reconnaître les indicateurs commerciaux les plus critiques et de les distinguer des simples données. Vous aurez une idée claire des rôles essentiels mais différents que jouent les analystes commerciaux, les analystes de données commerciales et les scientifiques des données dans les différents types d'entreprises. Enfin, vous serez en mesure d'utiliser une liste de contrôle fournie dans le cours pour évaluer l'efficacité avec laquelle une entreprise adopte la culture du big data. Des entreprises numériques comme Amazon, Uber et Airbnb transforment des secteurs entiers grâce à leur utilisation créative du big data. Vous comprendrez pourquoi ces entreprises sont si perturbatrices et comment elles utilisent des techniques d'analyse de données pour surpasser les entreprises traditionnelles.
Métriques Commerciales pour des Entreprises Orientées Données
Ce cours fait partie de Spécialisation D'Excel à MySQL : Techniques d'analyse pour l'entreprise
Instructeurs : Daniel Egger
290 907 déjà inscrits
Inclus avec
(8,411 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Analyse de valeur et de rentabilité
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Processus d'affaires
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3 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 5 modules dans ce cours
Cette Specialization de Coursera : Excel à MySQL : Analytic Techniques for Business, porte sur l'interaction entre le "Big Data" et les entreprises, et sur la manière d'utiliser l'analyse des données pour créer de la valeur pour les entreprises. Cette spécialisation se compose de quatre cours et d'un projet Capstone final, où vous appliquerez vos compétences à un processus d'affaires du monde réel. Vous apprendrez à exécuter des fonctions d'analyse de données sophistiquées à l'aide d'outils logiciels puissants tels que Microsoft Excel, Tableau et MySQL. Pour en savoir plus, regardez la vidéo et examinez le document de présentation de la spécialisation que nous vous avons fourni. Dans le premier cours de la spécialisation : Business Metrics for Data-Driven Companies, vous serez en mesure d'apprendre les meilleures pratiques pour utiliser l'analyse de données afin de rendre toute entreprise plus compétitive et plus rentable ; d'apprendre à reconnaître les métriques commerciales les plus critiques et à les distinguer des simples données ; de comprendre les rôles vitaux mais différents que jouent les analystes commerciaux, les analystes de données commerciales et les scientifiques des données dans différents types d'entreprises ; et de connaître exactement les compétences requises pour être embauché et réussir dans ces emplois très demandés. Enfin, à l'aide d'une liste de contrôle en 20 points pour l'évaluation d'une entreprise, vous serez en mesure de noter n'importe quelle entreprise en fonction de l'efficacité avec laquelle elle adopte la culture du big data. Des entreprises numériques comme Amazon, Uber et Airbnb transforment des secteurs entiers grâce à leur utilisation créative du big data. Vous comprendrez pourquoi ces entreprises sont si perturbatrices et comment elles utilisent des techniques d'analyse de données pour surpasser les entreprises traditionnelles.Pour commencer, veuillez commencer par la vidéo " À propos de cette Specializations ".J'espère que vous apprécierez les documents de cette semaine !
Inclus
2 vidéos2 lectures
Bienvenue ! Cette semaine, nous allons explorer les métriques commerciales - les chiffres critiques qui aident les entreprises à comprendre comment survivre et prospérer. Dans chaque pile de données se trouve une mesure vitale qui tente de s'en échapper ! À la fin de cette semaine, vous serez en mesure de distinguer les indicateurs commerciaux des simples données commerciales, d'identifier les indicateurs commerciaux essentiels tels que les flux de trésorerie, la rentabilité et les indicateurs de marketing en ligne, de distinguer les indicateurs de revenus, de rentabilité et de risque, et de distinguer les indicateurs traditionnels des indicateurs dynamiques. Vous trouverez dans le matériel de cours de cette semaine un tableau des flux de trésorerie et des pertes et profits d'Egger's Roast Coffee, en tant que document complémentaire ; veillez donc à le lire attentivement et à vous référer au glossaire pour les informations clés.
Inclus
11 vidéos1 lecture1 devoir
Bienvenue ! Cette semaine, nous allons rencontrer des gens formidables - tous d'anciens étudiants à moi - qui occupent aujourd'hui des emplois super intéressants et passionnants en tant qu'analystes d'entreprise, analystes de données d'entreprise ou scientifiques des données. Nous examinerons ce qu'ils font, comment leur rôle est lié au big data et les compétences dont ils ont eu besoin pour être embauchés ! Nous espérons que ces informations vous permettront de mieux comprendre le type d'emploi lié aux données auquel vous pourriez postuler une fois que vous aurez terminé cette spécialisation, et d'avoir une idée du type d'entreprise pour laquelle il serait le plus intéressant de travailler. À la fin de cette semaine, vous serez en mesure de : différencier les différents rôles professionnels au sein d'une entreprise qui travaille avec des données ; identifier comment chaque rôle travaille avec des données ; et décrire les compétences requises pour exercer chaque rôle professionnel. Vous saurez différencier les différents types d'entreprises par rapport à la culture du big data et classer une entreprise selon une liste de contrôle de 20 points. Vous apprendrez également à différencier comment différents types d'entreprises sont liés à la culture du big data. Le matériel de cette semaine comprend une liste de contrôle en 20 points pour classer les entreprises. Cette semaine, vous trouverez également des sondages dans la vidéo afin que vous puissiez voir comment les autres classent leurs entreprises.
Inclus
15 vidéos2 lectures1 devoir
Bienvenue ! Cette semaine, nous allons approfondir les mesures essentielles du marketing en ligne - des mesures que chaque type d'entreprise doit comprendre pour survivre. Nous nous pencherons sur le marché "vertical" des services financiers, où les entreprises numériques menacent de ravir le marché aux entreprises traditionnelles de type "brique et mortier" : D'identifier les mesures commerciales essentielles pour toutes les entreprises engagées dans le marketing en ligne ; et d'identifier les mesures commerciales essentielles pour les entreprises de services financiers. Vous trouverez des liens vers d'autres sites web qui développent certains des sujets abordés dans les conférences vidéo de cette semaine.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir
Cette semaine contient le dernier devoir du cours, une évaluation par les pairs dans laquelle vous identifierez les mesures d'intérêt pour l'entreprise dans un exemple de cas, décrirez ces mesures et proposerez un changement de processus d'entreprise qui pourrait être soutenu par la mesure choisie.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Duke University
Johns Hopkins University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
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Révisé le 10 juil. 2020
"Business Metrics for Data Driven Companies" is a perfect course to start off with. The basic concepts are very well explained with great examples. I thoroughly enjoyed this course. Thank You!
Révisé le 19 avr. 2020
It's a great course because even it's based on theory not practical(Which cover in next courses in specialization) but still, at final assignment submission, you feel great that you tackle a problem.
Révisé le 29 déc. 2021
I recommend this course to any one who is interested in Data science and it's applications in Business The course is well-Organized, Easy to understand and the professor has Excellent Teaching Skills
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