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University of Illinois Urbana-Champaign

Applying Data Analytics in Marketing

Ce cours fait partie de Spécialisation Business Analytics

Unnati Narang
Joseph T. Yun

Instructeurs : Unnati Narang

22 232 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Analytics
  • Catégorie : regression
  • Catégorie : Marketing
  • Catégorie : Marketing Analytics

Détails à connaître

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Évaluations

5 quizzes

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Business Analytics
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Il y a 4 modules dans ce cours

In the first module, we will discuss analytics in marketing and dive into causal analysis, an important tool for analytics. We will start with a broad overview of why analytics is important for marketers, what are the various types of data, the process of applying analytics in marketing, and the different types of analytics. We will then delve deeper into causal analysis.

Inclus

19 vidéos7 lectures2 quizzes1 sujet de discussion1 plugin

In the second module, we will focus on the analysis of survey data using regression. Surveys are one of the key tools used by organizations to measure important constructs like customer satisfaction. We will start with a broad understanding of the concept of customer satisfaction and various ways to measure it. Next, we will discuss the tools to analyze survey data. We will specifically focus on two regression methods—linear and logistic regressions. Finally, we will conclude the module with a hands-on logistic regression demonstration using an airline customer satisfaction survey dataset with R.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 quiz

We will learn about the various methods of text analysis. We will first introduce you to sentiment analysis—the most prevalent means of analyzing customer satisfaction with textual data. We will demonstrate the sentiment analysis steps via R Studio. Then, we will shift our focus to text summarization techniques. We begin by listing the pre-processing steps required to bring the text to an analyzable form. Next, we look at how the frequency counts of multi-word phrases of pre-processed text can reveal the common terms being discussed. Building on top of the n-grams, we move onto a more intelligent method to automatically detect quality phrases. We will also discuss the LDA Topic Modeling - a very popular way to detect topics in a body of texts. We will wrap up this module with a highlight on supervised machine learning and an example of its application.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs

We will introduce a method to analyze customer satisfaction influence using social media data. Social networks are the perfect dataset to utilize network analysis to understand how people are interacting with other people and forming networks. Identifying a pattern in social media relationships can be useful when making marketing decisions. We will also review influencer brand personality analysis that can be used as a method for brands to find influencers similar in personality to themselves. 

Inclus

6 vidéos4 lectures1 quiz1 plugin

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.5 (44 évaluations)
Unnati Narang
University of Illinois Urbana-Champaign
2 Cours64 654 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Marketing

Préparer un diplôme

Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Illinois Urbana-Champaign. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 156

4.5

156 avis

  • 5 stars

    71,15 %

  • 4 stars

    18,58 %

  • 3 stars

    3,84 %

  • 2 stars

    1,28 %

  • 1 star

    5,12 %

YC
5

Révisé le 26 nov. 2020

SS
5

Révisé le 3 janv. 2021

KK
5

Révisé le 25 août 2020

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