本课程的重点是分析和解释数据。 重点是数据准备和描述以及定量和定性数据分析。课程首先讨论数据准备、量表内部一致性、适当的数据分析和皮尔逊相关性。我们将了解可用于研究关系的统计方法，并讨论用于研究关系的统计方法，重点是多元回归。课程将继续关注逻辑回归、探索性因素分析和因素分析的结果。我们将探讨如何进行实验和观察研究，以及内容分析和数字分析在市场研究中的应用。课程最后还将讨论数字分析，重点是数字品牌分析、受众分析、数字生态系统分析、投资回报率 (ROI) 以及数字分析在市场研究中的作用。
数据分析与解释
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 市场调查 专项课程 专项课程的一部分
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- 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
本周首先讨论数据准备和量表内部一致性。然后，我们将研究适当的数据分析和皮尔逊相关性。本周结束时，我们将重点讨论可用于研究各种关系的统计数据。
涵盖的内容
4个视频5篇阅读材料6个作业5个讨论话题
本周首先讨论调查关系的统计方法，重点是多元回归。本周的重点是逻辑回归和探索性因素分析。本周结束时将讨论因子分析的结果。
涵盖的内容
4个视频5篇阅读材料7个作业4个讨论话题
本周首先讨论如何进行实验和观察研究。最后，我们将探讨内容分析和数字分析在市场调研中的应用。
涵盖的内容
4个视频5篇阅读材料7个作业4个讨论话题
本周探讨数字分析，重点是数字品牌分析、受众分析、数字生态系统分析、投资回报率 (ROI) 以及数字分析在市场研究中的作用。
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料8个作业1次同伴评审3个讨论话题
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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。