• e-mail: info@pckurzy.cz
  • mobil: +420 723 900 098
  • kancelář: +420 222 94 84 64
  • e-mail: info@pckurzy.cz
  • mobil: +420 723 900 098
  • kancelář: +420 222 94 84 64
Počítačové kurzy a školení

Statistika v marketingu

Přejete si plánovat a realizovat úspěšné a efektivní marketingové kampaně? Pokročilé statistické metody a postupy jsou v posledních letech velmi často používanými nástroji a to nejen při vyhodnocování těchto kampaní, ale i v mnoha dalších oblastech marketingu, obchodu a průmyslu.

Tématem tohoto kurzu je výuka a procvičení statistických metod vhodných pro využití při marketingových analýzách a marketingovém testování.

V průběhu školení jsou jednotlivé metody statistického zpracování dat prezentovány na konkrétních příkladech ve volně šiřitelném programu R a vysvětleny s použitím jen nezbytně nutného matematického a statistického pozadí.

Tento kurz nabízíme realizovat také formou zakázkového firemního školení v termínu dle dohody s firemním zákazníkem.

Termíny kurzu


Datum Město Hodin Dnů Cena Cena vč. DPH
19.3.2018 Praha 15 3 12950 Kč 15670 Kč přihlásit se
Datum lekce Den Začátek Konec Místo konání Poznámka
19.3.2018 pondělí 8:00 13:00 Učebna Veronské náměstí 330, Praha 10
20.3.2018 úterý 8:00 13:00 Učebna Veronské náměstí 330, Praha 10
21.3.2018 středa 8:00 13:00 Učebna Veronské náměstí 330, Praha 10
11.6.2018 Praha 10 2 9950 Kč 12040 Kč přihlásit se
Datum lekce Den Začátek Konec Místo konání Poznámka
11.6.2018 pondělí 8:00 13:00 Učebna Veronské náměstí 330, Praha 10
12.6.2018 úterý 8:00 13:00 Učebna Veronské náměstí 330, Praha 10

Pokud máte zájem o tento kurz a nenašli jste termín, který by Vám vyhovoval, vyplňte a odešlete nám prosím následující poptávku po termínu. Pokusíme se kurz vypsat v termínu, který uvedete, a který bude vyhovovat Vám i dalším zájemcům.




Podrobná osnova


Statistický balík R
- Opakování základů práce s R (práce se soubory, operace s vybranými typy proměnných, grafický výstup, práce s knihovnami, řízení běhu programu)
- Integrace R (moduly R v SW třetích stran - PostgreSQL, Tableau)
- Generování dokumentů z R (knitr)
Principy použití parametrické a neparametrické statistiky
Vybrané statistické metody se zaměřením na využití v marketingu
- Filozofie testování hypotéz (základ potřebný pro správnou interpretaci výsledků)
- Principy použití parametrické a neparametrické statistiky (základ potřebný pro správnou volbu metod)
- Zopakování základních statistických postupů (dvouvýběrové testy, analýza rozptylu, lineární regrese, kontingenční tabulky)
- Logistická regrese (nástroj na predikci stavové veličiny, např. response konkrétního zákazníka na email)
- Shluková analýza (nástroj na segmentaci zákazníků)
- Diskriminační analýza (nástroj na predikci stavové veličiny, např. určení zákaznického segmentu u nového zákazníka)
- Hodnocení predikce (ROC, lift/gain - srovnání kvality alternativních predikčních modelů)
- Faktorová analýza (nástroj na poznání skrytých osobnostních charakteristik zákazníků a vytvoření data-based person pro další využití v marketingu)
- Časové řady (nástroj na poznání a predikci vývoje sledovaných ukazatelů v čase)
- Kointegrace v časových řadách (nástroj na poznání nejen korelací, ale i příčinných vztahů mezi časovými řadami a modelování dopadů výkyvů jedné časové řady do dalších, např. modelování dopadu změn v počasí do velikosti průměrné objednávky)
- Analýza bodu zvratu (nástroj na sledování a včasnou reakci na zásadní změny ve vývoji zvolených výkonových ukazatelů)
- Power analýza (např. odhad počtu potřebných testů v rámci A/B testování)
- Bayesovská statistika (principy uplatnění apriorních pravděpodobností ve statistickém rozhodování)
- Analýza přežití (principy práce s tzv. cenzorovanými daty - např. situace, kdy zákazník ještě nenakoupil, ale je již předmětem kampaně, tj. sledujeme dobu do první objednávky)
- Monte Carlo metody, Bootstrap, Jack-knife (využití náhodných čísel ke zpřesňování odhadů, odhady variability)
Procvičení metod na konkrétních příkladech z praxe
Diskuse, dotazy

Doporučené znalosti a návaznosti


Doporučené znalosti:

Účastníci tohoto kurzu by měli mít základní znalost práce se softwarem R a uživatelskou znalost ovládání počítače. Pro pochopení matematického aparátu postačí znalost SŠ matematiky.


Poznámka:

-


Před absolvováním tohoto kurzu doporučujeme absolvovat některý z těchto předcházejících kurzů:

Statistické zpracování dat v programu "R" - základní kurz