当今成功的品牌营销需要艺术与科学的完美结合。本课程在向学生介绍网络分析科学的同时,也将敏锐的目光投向数字空间中对数字的艺术性运用。目标是为将数据分析应用于营销人员每天面临的现实挑战打下必要的基础。营销专业人员的数字分析》:实践中的营销分析》是两部分互补课程系列中的第二部分,侧重于分析师在当今数字商业世界中取得成功所需的技能和实践能力。 您将能够: - 确定适合您特定需求的网络分析工具 - 了解收集、分析和可视化网络数据的有效和可靠方法 - 利用数据为机构、组织或客户做出决策 本课程是 Gies 商学院在线课程套件的一部分,包括 iMBA 和 iMSM。了解有关这些课程的更多信息,并探索如果您被 https://degrees.giesbusiness.illinois.edu/idegrees/ 的学位课程录取,如何利用您在 Coursera 的学习成果。


了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
在入学指导中,您将熟悉课程、教师、同学和我们的学习环境。新生指导还将帮助您掌握课程所需的技术技能。每个分析师都梦想提出 "伟大的想法"--改变游戏规则的、以前从未见过的见解或方法,从而为他们的组织带来竞争优势,为他们的职业生涯带来巨大的推动力。但是,梦想并不能帮你实现梦想。这需要对分析项目采取深思熟虑和严谨的方法。在这部分课程中,我将详细介绍营销分析流程 (MAP) 的四个要素:计划、收集、分析和报告。模块 1 还解释了分析师的角色、分析的六个相互排斥且共同穷尽("MECE")的营销目标、如何在收集的数据中找到背景和模式,以及如何避免偏见陷阱。
涵盖的内容
9个视频8篇阅读材料7个作业1次同伴评审
在模块 2 中,我们将深入探讨数字营销分析最重要的方面:将分析师编制的数据转化为全面、连贯、有意义的报告。我概述了良好视觉效果的关键特征和图表设计的细枝末节,并为分析师提供了一个五步流程,供他们在向听众展示时参考。这样做的目的是让分析师掌握所需的工具,以讲述一个引人入胜、令人难忘的故事,"穿越 "受众每天所经历的大量信息中的 "噪音"。
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料6个作业1次同伴评审
模块 3 通过一个关于 Bellabeat 的商业案例,将课程中讨论的概念、理论、技术和工具融入生活,Bellabeat 是一家高科技设计和制造公司,为女性生产以健康为重点的智能设备。学生将通过案例了解 MAP 的每个步骤。
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料5个作业1次同伴评审
从粗略的地图到千兆字节的多维信息,数据之路漫长而曲折。但它远未结束。如果说有什么变化的话,那就是这个行业正处于一个关键的十字路口,它将决定未来几十年的发展。模块 4 探讨了这一困境,同时展望了数字营销分析的下一步发展。
涵盖的内容
5个视频4篇阅读材料5个作业1次同伴评审1个插件
获得职业证书
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攻读学位
课程 是 University of Illinois Urbana-Champaign提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册,您已完成的课程可计入您的学位学习,您的学习进度也可随之转移。
位教师

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- 状态:免费试用
University of Illinois Urbana-Champaign
- 状态:免费试用
O.P. Jindal Global University
- 状态:免费试用
University of Maryland, College Park
- 状态:免费试用
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
3,348 条评论
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已于 Aug 7, 2020审阅
Thoroughly enjoyable "journey" for this course. The syllabus was great, very well structured, thus easy to follow. Each module, including honors, can easily be completed in a day if you have the time.
已于 Aug 31, 2020审阅
thoroughly enjoyed the course. A big thanks to Instructor Kevin hartman for this perfectly organized course. Materials were on point and easy to understand. Got entirely new observations on analytics.
已于 May 2, 2020审阅
The Course gave me useful insights into data analysis, but there was missing information in the lectures about the 5 main data analyzing techniques. Overall I had great experience
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