دوره تحلیل داده‌های بازاریابی با پایتون: رویکردی عملی برای کسب‌وکارها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های بازاریابی با پایتون: رویکردی عملی برای کسب‌وکارها

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بازاریابی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بازاریابی
• 2. اهمیت تحلیل داده در کسب‌وکار
• 3. چرخه حیات داده در بازاریابی
• 4. جمع‌آوری داده‌های بازاریابی
• 5. انواع منابع داده‌های بازاریابی
• 6. کیفیت داده‌ها و پاکسازی اولیه
• 7. مقدمه‌ای بر پایتون برای تحلیل داده
• 8. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 9. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: NumPy
• 10. کتابخانه‌های کلیدی پایتون: Pandas
• 11. کار با دیتافریم‌ها در Pandas
• 12. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
• 13. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها
• 14. ترکیب و ادغام دیتافریم‌ها
• 15. مدیریت داده‌های گم‌شده
• 16. انجام عملیات آماری پایه
• 17. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها
• 18. مصورسازی با Matplotlib
• 19. مصورسازی با Seaborn
• 20. نمودارهای خطی برای روندها
• 21. نمودارهای میله‌ای برای مقایسه
• 22. نمودارهای پراکندگی برای روابط
• 23. نمودارهای هیستوگرام برای توزیع
• 24. نمودارهای جعبه‌ای برای خلاصه‌سازی
• 25. تحلیل داده‌های مشتریان
• 26. بخش‌بندی مشتریان (Segmentation)
• 27. RFM Analysis (Recency, Frequency, Monetary)
• 28. تحلیل رفتار مشتریان در وب‌سایت
• 29. ردیابی مسیر مشتری (Customer Journey)
• 30. محاسبه ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 31. تحلیل داده‌های کمپین‌های بازاریابی
• 32. اثربخشی کمپین‌های ایمیلی
• 33. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 34. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) کمپین‌ها
• 35. تحلیل داده‌های فروش
• 36. پیش‌بینی فروش با مدل‌های ساده
• 37. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 38. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 39. تحلیل داده‌های تبلیغات آنلاین
• 40. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) تبلیغات
• 41. تحلیل نرخ کلیک (CTR)
• 42. تحلیل نرخ تبدیل (Conversion Rate)
• 43. بهینه‌سازی هزینه‌های تبلیغات
• 44. تحلیل داده‌های کانال‌های بازاریابی
• 45. مقایسه عملکرد کانال‌ها
• 46. Attribution Modeling (مدل‌سازی انتساب)
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بازاریابی
• 48. مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
• 49. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 50. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 51. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی خرید
• 52. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
• 53. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 54. خوشه‌بندی (Clustering) برای بخش‌بندی
• 55. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
• 56. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 57. معرفی ابزارهای هوش تجاری (BI)
• 58. داشبوردهای مدیریتی در BI
• 59. طراحی داشبوردهای مؤثر
• 60. نمایش داده‌ها در داشبوردها
• 61. اتصال به منابع داده برای BI
• 62. کار با ابزارهای BI: Power BI (مقدماتی)
• 63. کار با ابزارهای BI: Tableau (مقدماتی)
• 64. کار با ابزارهای BI: Looker Studio (مقدماتی)
• 65. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های بازاریابی
• 66. حریم خصوصی داده‌ها و قوانین
• 67. امنیت داده‌ها در فرآیند تحلیل
• 68. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 69. اجزای سری‌های زمانی (روند، فصلی، نویز)
• 70. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ساده
• 71. تحلیل روندها با میانگین متحرک
• 72. تحلیل فصلی بودن داده‌ها
• 73. مقدمه‌ای بر تحلیل متن در بازاریابی
• 74. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 75. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 76. استخراج کلمات کلیدی از متون
• 77. کاربرد NLP در تحلیل نظرات مشتریان
• 78. تحلیل داده‌های مربوط به رضایت مشتری
• 79. شاخص خالص مروجان (NPS)
• 80. تحلیل بازخورد مشتریان
• 81. ابزارهای تحلیل داده‌های بازاریابی
• 82. مقدمه‌ای بر A/B Testing
• 83. طراحی آزمایش A/B
• 84. تحلیل نتایج A/B Testing
• 85. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO)
• 86. استراتژی‌های CRO
• 87. پیاده‌سازی CRO در وب‌سایت
• 88. تحلیل داده‌های مربوط به رقبا
• 89. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و تحلیل داده
• 90. ادغام داده‌های CRM با تحلیل بازاریابی
• 91. اهمیت داده‌های یکپارچه
• 92. اصول گزارش‌دهی در تحلیل داده‌های بازاریابی
• 93. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 94. آینده تحلیل داده‌های بازاریابی
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بازاریابی
• 96. ملاحظات حقوقی و انطباق با مقررات
• 97. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 98. توسعه مهارت‌های تحلیلگر داده
• 99. نقش تحلیلگر داده در سازمان