Rinkodaros analitikas nuo nulio iki vidurio - kursas 96 300 rub. iš Netology, mokymai 14 mėn., Data 2023 m. lapkričio 29 d.

Analitikos ekspertas, konsultantas, buvęs CAO Alfa Capital, Biglion, Broccoli, Utkonos.

Analitinis mąstymas
Išmokite mąstyti kaip analitikas ir suformuluokite hipotezes, kurias norite patikrinti. Jūs suprasite, kad analizė yra pagrįsta duomenimis. Susipažinsite su pagrindiniu analitikos įrankiu ir gebėsite jame atlikti nesudėtingą duomenų analizę.
• Kas yra analitinis mąstymas
• „Google“ skaičiuoklių įvadas
• Išplėstinės „Google“ skaičiuoklės
• Pagrindinė statistika
• Iš kur gaunami duomenys?
• Išplėstinė duomenų vizualizacija
• Python kaip duomenų analizės įrankis
• Mašininis mokymasis visą gyvenimą

„Yandex“ galimybės. Metrika
Sužinokite, kaip veikia „Yandex. Metrica, sužinokite, kaip sukurti ir konfigūruoti „Yandex“ skaitiklį. Metrika, nustatykite tikslus, konfigūruokite pranešimus ir prieigą. Suprasite ataskaitų ir paspaudimų žemėlapių tipus, slinkimą ir žiniatinklio peržiūrą.
• „Yandex“ privalumai ir trūkumai. Metrika
• Kaip veikia „Yandex. Metrika
• Yandex skaitiklio sukūrimas ir nustatymas. Metrika

Google Analytics funkcijos
Apsvarstykite „Google Analytics“ duomenų perdavimo ir apdorojimo logikos metodus. Sužinokite, kaip įdiegti „Google Analytics“ skaitiklį svetainėje ir nustatyti tikslus bei įvykius. Sužinokite, kaip ataskaitose matyti duomenų atranką. Supraskite standartines ir tinkintas „Google Analytics“ ataskaitas.
• Kas yra Google Analytics
• Google Analytics duomenų perdavimo būdai ir logika
• Sąskaitos struktūra. Išteklių, rodinio, kanalų grupių, turinio grupių ir įspėjimų nustatymai
• Segmentai ir filtrai: kokioms užduotims atlikti ir ką geriausia naudoti
• Pažangios elektroninės komercijos diegimas ir ja paremtų ataskaitų interpretavimas
• Matavimo protokolas kaip duomenų apie pardavimą ar bet kokią kitą sąveiką su klientais perdavimo į Google Analytics metodas

Metrikos, hipotezės, augimo taškai
Susipažinkite su verslo rodikliais. Sužinokite, kaip kurti ir optimizuoti ataskaitų teikimą. Suprasite, kas yra duomenimis pagrįstas požiūris į sprendimų priėmimą.
• Verslo tikslų supratimas
• Finansiniai rodikliai
• Rinkodara ir produktų metrika
• Metrikų hierarchija
• Reikalavimų rinkimas ir ataskaitų rengimas
• Hipotezių formulavimas
• Testo projektavimas, įgyvendinimas ir analizė. Paprastų modelių kūrimas
• Ataskaitų teikimo optimizavimas

Visapusiškos analizės kūrimas
Sužinosite, kaip teisingai įvertinti reklamos efektyvumą, kurie reklamos kanalai atneša pinigų, o kurie tik švaisto biudžetą, kiek įmonė realiai uždirbo skatindama.
• Žingsnių apžvalga: pardavimo piltuvas ir jo metrikos
• Marketingo skyriaus ir pardavimų skyriaus sąveika. CRM. Skambučių sekimas
• Omnichannel įvairių tipų verslui ir svetainėms, integracija su įvairiomis sistemomis
• Produktų rinkodara ir vienetų ekonomika
• Hipotezių tikrinimo ir klientų grąžinimo įrankiai
• RFM analizė, lojalumo programa
• Grupės ataskaitos rinkodaros ir bylų srityse

R duomenų analizei
Išmokite efektyviai ir atkuriamai spręsti darbo problemas – rašykite kodą pakartotiniam naudojimui, automatizuokite ataskaitų kūrimą. Praktikuosite naudodami pagrindinius R paketus, kad galėtumėte manipuliuoti duomenimis, kurti grafikus ir atlikti statistinę analizę.
• R apžvalga, pagrindiniai programavimo principai
• Darbas su duomenų rinkiniais. Įvairūs duomenų šaltiniai ir prisijungimas prie jų
• Vizualizacija R – duomenų tyrinėjimas naudojant diagramas
• Duomenų analizės etapai. Duomenų paruošimas ir valymas
• R modeliavimo pagrindai
• Analizės rezultatų pateikimas. Išplėstinė vizualizacija
• Analitinių žiniatinklio programų kūrimas programoje R (Shiny)

Python duomenų analizei
Sužinosite, kaip naudoti pagrindinius Python įrankius ir metodus, kad pradėtumėte dirbti su duomenimis. Peržiūrėkite tiesinės algebros pagrindus, aibių teoriją, matematinio optimizavimo metodus, aprašomąją statistiką, statistinę duomenų analizę ir sužinokite, kaip tai įgyvendinti Python.
• Git įvadas
• Python pagrindai. Kontrolės konstrukcijos ir kolekcijos
• Funkcijos
• Darbas su failų sistema ir moduliais
• Reguliarūs reiškiniai ir analizės pagrindai
• Išimtys ir klaidų valdymas
• Klasės samprata
• niūri biblioteka. Skaičiavimo užduotys
• Pandų biblioteka
• Funkcijos ir duomenų tvarkymas
• Analizavimo ir darbo su API pagrindai
• Pažangios pandos

„Power BI“ vizualizacija
Galėsite neprogramuodami nustatyti pagrindines produkto metrikas ir kurti prietaisų skydelius. Suprasite, kaip optimizuoti pardavimo kanalą ir pagerinti klientų patirtį.
• Duomenų įkėlimas ir konvertavimas
• Duomenų analizė
• Duomenų vizualizacija. Darbas su ataskaitomis
• Duomenų publikavimas ir bendradarbiavimas su ataskaitomis
• Integracija su paslaugomis

Lentelė: kurkite tyrinėdami duomenis
Išmokite apdoroti duomenis realiuoju laiku, generuokite aiškias ir vaizdines ataskaitas apie pagrindinius rodiklius.
• Susipažinimas su Tableau infrastruktūra. Įkeliami duomenys. Pirmas prietaisų skydelis
• Pagrindiniai vizualizacijų tipai. Geriausia vizualizavimo praktika
• Darbo su skaičiavimo laukais, filtrais, rinkiniais ir grupavimu pagrindai
• Parametrų naudojimas, kelių šaltinių derinimas
• Sudėtingi skaičiavimo laukai, pagrindinių funkcijų grupių apžvalga
• LOD, Set Actions, Parameter Actions funkcijos
• Prietaisų skydelių kūrimas. Sąveikos tarp vizualizacijų nustatymas
• Tableau Professional. Prisijungimas prie SQL duomenų bazių
• Tableau Server Basics

Baigiamasis darbas
Baigiamajame darbe, remdamiesi studijų metu surinktais ir analizuotais duomenimis, parengsite projekto rinkodaros strategijos keitimo planą.