由于营销人员将成为企业内最大的数据用户，因此有必要对企业收集的各种消费者数据进行分析。调查、交易历史和账单记录都可以为消费者的未来行为提供洞察力，前提是对它们进行正确解读。在《营销分析入门》中，我们将介绍学员将原始数据转化为营销洞察力所需的工具。其中包括使用 Microsoft Excel 进行的练习，确保学员掌握从现有数据中提取信息所需的工具。课程为学员提供了一些基本工具，包括探索性数据分析以及回归方法，可用于研究营销活动对总体数据（如销售额）和个人选择数据（如品牌选择）的影响。
有意义的营销洞察
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
本课程是 营销分析基础 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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5个模块
在本模块中，学生将认识讲师 David Schweidel 博士，并了解课程概况。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1个讨论话题
模块 2 和 3 的重点是为不同类型的数据确定适当的描述性统计（中心倾向和离散度量），以及使用参考命令重新编码数据，为分析做好准备。此外，您还将使用 Excel 中的数据透视表处理和汇总数据，根据所分析的数据类型制作适当的可视化效果，并解释统计数据和可视化效果以得出结论，从而解决相关的营销问题。
涵盖的内容
4个视频3篇阅读材料1个作业1个讨论话题
模块 2 和 3 的重点是为不同类型的数据确定适当的描述性统计（中心倾向和离散度量），以及使用参考命令重新编码数据，为分析做好准备。此外，您还将使用 Excel 中的数据透视表处理和汇总数据，根据所分析的数据类型制作适当的可视化效果，并解释统计数据和可视化效果以得出结论，从而解决相关的营销问题。
涵盖的内容
5个视频3篇阅读材料1个作业1个讨论话题
在本模块中，将要求您针对不同类型的营销数据确定适当的回归类型，并进行回归分析，以评估营销行为对销售、流量和品牌选择等相关结果的影响。您还需要解释回归输出，以了解模型的整体性能和不同预测因素的重要性，并使用适当的回归模型进行预测。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业1个讨论话题
最后一个模块将把回归分析的结果与营销决策联系起来。您将学习如何构建工具，让用户根据不同的营销决策来评估结果，并根据选定的营销决策来描述结果的不确定性程度。
涵盖的内容
2个视频3篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个讨论话题
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状态：免费试用Emory University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
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学生评论
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SR
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已于 Nov 16, 2023审阅
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AS
5
已于 Jun 8, 2020审阅
A quant driven course. Very well explained with lengthy examples and enough practice material.
CI
4
已于 Jul 16, 2020审阅
Instructive, sometimes the teachers jumps several steps ahead without evident reason or refers to concepts that he didn't introduce in the course.
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。