کتاب تحلیل داده‌های بازاریابی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R: رویکردی کاربردی در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های بازاریابی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R: رویکردی کاربردی در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بازاریابی و رفتارشناسی مشتریان

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با محیط نرم‌افزاری R و بسته‌های تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 2. مبانی تحلیل داده در بازاریابی و نقش آن در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
  • 3. ساختار داده‌های مشتریان و پاک‌سازی داده‌های خام بازاریابی
  • 4. روش‌های بصری‌سازی داده‌های فروش با استفاده از کتابخانه ggplot2
  • 5. تحلیل توصیفی و شاخص‌های کلیدی عملکرد در بازاریابی
  • 6. تحلیل اکتشافی داده‌های مشتریان برای شناسایی الگوهای خرید
  • 7. مفاهیم آماری در تحلیل کمپین‌های تبلیغاتی
  • 8. مدل‌سازی نرخ تبدیل مشتریان در بسترهای تجارت الکترونیک
  • 9. بخش‌بندی مشتریان بر اساس مدل RFM
  • 10. تحلیل خوشه‌بندی برای شناسایی گروه‌های هدف مشتریان
  • 11. ارزیابی ارزش طول عمر مشتری در مدل‌های کسب‌وکار
  • 12. تحلیل هم‌بستگی میان متغیرهای بازاریابی و میزان فروش
  • 13. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از تحلیل‌های رگرسیونی در R
  • 14. تحلیل اثربخشی کانال‌های توزیع و فروش
  • 15. تجزیه و تحلیل سبد خرید و قوانین وابستگی در خرده‌فروشی
  • 16. مدل‌سازی احتمال ریزش مشتری و راهکارهای حفظ وفاداری
  • 17. تحلیل داده‌های نظرسنجی و رضایت‌سنجی مشتریان
  • 18. استفاده از آزمون‌های فرض در مقایسه عملکرد کمپین‌های تبلیغاتی
  • 19. تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی فصلی فروش
  • 20. بهینه‌سازی بودجه‌بندی بازاریابی با استفاده از مدل‌های بهینه‌سازی
  • 21. تحلیل احساسات مشتریان نسبت به برند بر اساس داده‌های متنی
  • 22. مدل‌سازی انتخاب مشتری در محیط‌های رقابتی
  • 23. بررسی تأثیر تخفیف‌ها بر رفتار خرید مشتریان
  • 24. گزارش‌نویسی تحلیلی و ارائه داشبوردهای مدیریتی با R Markdown
  • 25. اخلاق در تحلیل داده و رعایت حریم خصوصی مشتریان مطابق با مقررات داخلی
  • 26. یکپارچه‌سازی نتایج تحلیل داده در استراتژی‌های بازاریابی شرکت
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی فروش با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 28. تحلیل نرخ بازگشت سرمایه در فعالیت‌های ترویجی
  • 29. بررسی اثرات تبلیغات محیطی و دیجیتال بر آگاهی از برند
  • 30. مستندسازی و آرشیو داده‌های بازاریابی برای تحلیل‌های آتی
تگ‌ها: Marketing Analytics بهینه‌سازی بازاریابی پیش‌بینی فروش تحلیل آماری بازاریابی تحلیل داده‌های بازاریابی رفتارشناسی مشتری زبان برنامه‌نویسی R علم داده در مدیریت مدیریت داده‌های کسب‌وکار هوش تجاری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.