Emory University
Des informations marketing significatives
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Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements de l'analyse marketing

Enseigné en Anglais

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David Schweidel

Instructeur : David Schweidel

34 027 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.3

(278 avis)

|

91%

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
10 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Statistiques descriptives de base
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Microsoft Excel
  • Catégorie : Marketing

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Il y a 5 modules dans ce cours

Dans ce module, les étudiants seront présentés à l'instructeur, le Dr. David Schweidel, et auront une vue d'ensemble du cours.

Inclus

1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion

Les modules 2 et 3 se concentrent sur l'identification des statistiques descriptives appropriées (mesures de tendance centrale et de dispersion) pour différents types de données, ainsi que sur le recodage des données à l'aide des commandes de référence pour les préparer à l'analyse. En outre, vous manipulerez et résumerez les données à l'aide de tableaux croisés dynamiques dans Excel, produirez des visualisations appropriées en fonction du type de données analysées, et interpréterez les statistiques et les visualisations pour tirer des conclusions afin de répondre à des questions pertinentes en matière de marketing.

Inclus

4 vidéos3 lectures1 quiz1 sujet de discussion

Les modules 2 et 3 se concentrent sur l'identification des statistiques descriptives appropriées (mesures de tendance centrale et de dispersion) pour différents types de données, ainsi que sur le recodage des données à l'aide des commandes de référence pour les préparer à l'analyse. En outre, vous manipulerez et résumerez les données à l'aide de tableaux croisés dynamiques dans Excel, produirez des visualisations appropriées en fonction du type de données analysées, et interpréterez les statistiques et les visualisations pour tirer des conclusions afin de répondre à des questions pertinentes en matière de marketing.

Inclus

5 vidéos3 lectures1 quiz1 sujet de discussion

Dans ce module, il vous sera demandé de déterminer le type de régression approprié pour différents types de données marketing et d'effectuer une analyse de régression pour évaluer l'impact des actions marketing sur les résultats d'intérêt, tels que les ventes, le trafic et les choix de marque. Il vous sera également demandé d'interpréter les résultats de la régression pour comprendre la performance globale du modèle et l'importance des différents prédicteurs, ainsi que de faire des prédictions à l'aide du modèle de régression approprié.

Inclus

4 vidéos2 lectures1 quiz1 sujet de discussion

Ce dernier module fait le lien entre les résultats de l'analyse de régression et les décisions marketing. Vous apprendrez à construire des outils qui permettent aux utilisateurs d'évaluer les résultats basés sur différentes décisions marketing, ainsi que de caractériser le degré d'incertitude des résultats basés sur les décisions marketing sélectionnées.

Inclus

2 vidéos3 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (35 évaluations)
David Schweidel
Emory University
11 Cours63 777 apprenants

Offert par

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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

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4.3

278 avis

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  • 3 stars

    9,35 %

  • 2 stars

    1,79 %

  • 1 star

    5,39 %

SI
5

Révisé le 8 mai 2017

SR
5

Révisé le 16 nov. 2023

ND
4

Révisé le 26 mai 2023

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