Marketinganalytiker fra nul til mellem - kursus 96.300 gnid. fra Netology, uddannelse 14 måneder, Dato 29. november 2023.

Analyseekspert, konsulent, tidligere CAO Alfa Capital, Biglion, Broccoli, Utkonos.

Analytisk tænkning
Lær at tænke som en analytiker og formuler hypoteser til at teste. Du vil forstå, at analyse er bygget op omkring data. Sæt dig ind i det grundlæggende analyseværktøj og være i stand til at udføre enkel dataanalyse i det.
• Hvad er analytisk tænkning
• Introduktion til Google Sheets
• Avanceret Google Sheets
• Grundlæggende statistik
• Hvor kommer dataene fra?
• Avanceret datavisualisering
• Python som dataanalyseværktøj
• Maskinlæring for livet

Yandex-funktioner. Metrics
Find ud af, hvordan Yandex fungerer. Metrica, lær hvordan du opretter og konfigurerer en Yandex-tæller. Metrics, sæt mål, konfigurer meddelelser og adgang. Du vil forstå typerne af rapporter og klikkort, rulning og webfremviser.
• Fordele og ulemper ved Yandex. Metrics
• Hvordan Yandex virker. Metrics
• Oprettelse og opsætning af en Yandex-tæller. Metrics
• Mål i Yandex. Metrica
• Filtre og operationer
• Parametre for besøgende og besøg
• Python som dataanalyseværktøj
• Nøgle Yandex-rapporter. Metrics
• Resuméer

Google Analytics funktioner
Overvej metoderne til dataoverførsel og behandlingslogik i Google Analytics. Lær, hvordan du installerer en Google Analytics-tæller på dit websted og opsætter mål og begivenheder. Lær, hvordan du kan se datasampling i rapporter. Forstå standard og tilpassede Google Analytics-rapporter.
• Hvad er Google Analytics
• Metoder til transmission og logik for databehandling i Google Analytics
• Kontostruktur. Indstillinger for ressource, visning, kanalgrupper, indholdsgrupper og advarsler
• Segmenter og filtre: til hvilke opgaver og hvad er bedst at bruge
• Implementering af avanceret elektronisk handel og fortolkning af rapporter baseret på det
• Measurement Protocol som en metode til at overføre data til Google Analytics om salg eller enhver anden interaktion med kunder

Metrik, hypoteser, vækstpunkter
Bliv bekendt med forretningsindikatorer. Lær hvordan du udvikler og optimerer rapportering. Du vil forstå, hvad en datadrevet tilgang til beslutningstagning er.
• Forståelse af forretningsmål
• Finansielle målinger
• Marketing- og produktmålinger
• Hierarki af metrikker
• Kravindsamling og rapporteringsudvikling
• Formulering af hypoteser
• Testdesign, implementering og analyse. Opbygning af simple modeller
• Optimering af rapportering

Opbygning af end-to-end-analyse
Du vil lære, hvordan du korrekt evaluerer effektiviteten af ​​annoncering, hvilke reklamekanaler der indbringer penge, og hvilke der kun spilder budgettet, hvor meget virksomheden rent faktisk tjente under promoveringen.
• Gennemgang af trin: salgstragt og dens metrics
• Samspil mellem marketingafdelingen og salgsafdelingen. CRM. Opkaldssporing
• Omnichannel til forskellige typer virksomheder og sites, integration med forskellige systemer
• Produktmarkedsføring og enhedsøkonomi
• Hypotesetest og kundereturværktøjer
• RFM-analyse, loyalitetsprogram
• Kohorterapporter i marketing og cases

R til dataanalyse
Lær at løse arbejdsproblemer på en effektiv og reproducerbar måde - skriv kode til genbrug, automatiser oprettelsen af ​​rapporter. Du vil øve dig i at bruge grundlæggende R-pakker til at manipulere data, oprette grafer og udføre statistisk analyse.
• Oversigt over R, grundlæggende programmeringsprincipper
• Arbejde med datasæt. Forskellige datakilder og tilslutning til dem
• Visualisering i R - udforskning af data ved hjælp af diagrammer
• Stadier af dataanalyse. Dataforberedelse og rengøring
• Grundlæggende om modellering i R
• Levering af analyseresultater. Avanceret visualisering
• Udvikling af analytiske webapplikationer i R (Shiny)

Python til dataanalyse
Du lærer, hvordan du bruger grundlæggende værktøjer og tilgange i Python til at komme i gang med at arbejde med data. Gennemgå det grundlæggende i lineær algebra, mængdeteori, matematiske optimeringsteknikker, beskrivende statistik, statistisk dataanalyse, og lær hvordan du implementerer det i Python.
• Introduktion til Git
• Grundlæggende om Python. Kontroller konstruktioner og samlinger
• Funktioner
• Arbejde med filsystemet og moduler
• Regulære udtryk og parsing grundlæggende
• Undtagelser og fejlhåndtering
• Klassebegreb
• numpy bibliotek. Beregningsmæssige opgaver
• Pandas bibliotek
• Funktioner og datahåndtering
• Grundlæggende om parsing og arbejde med API'er
• Avancerede pandaer

Visualisering i Power BI
Du vil være i stand til at bestemme nøgleproduktmetrics uden programmering og oprette dashboards. Du vil forstå, hvordan du optimerer din salgstragt og forbedrer din kundeoplevelse.
• Indlæsning og konvertering af data
• Dataanalyse
• Datavisualisering. Arbejde med rapporter
• Udgivelse af data og samarbejde med rapporter
• Integration med services

Tableau: Opret ved at udforske data
Lær at behandle data i realtid, generer klare og visuelle rapporter om nøgleindikatorer.
• Kendskab til Tableau-infrastruktur. Indlæser data. Første dashboard
• Hovedtyper af visualiseringer. Best practices for visualisering
• Grundlæggende om at arbejde med beregningsfelter, filtre, sæt og grupperinger
• Brug af parametre, kombination af flere kilder
• Komplekse beregningsfelter, oversigt over hovedgrupper af funktioner
• LOD, Indstil handlinger, Parameterhandlinger funktioner
• Udvikling af dashboards. Opsætning af interaktion mellem visualiseringer
• Tableau Professional. Tilslutning til SQL-databaser
• Grundlæggende om Tableau Server

Kandidatarbejde
I dit speciale vil du udvikle en plan for at ændre markedsføringsstrategien for dit projekt, baseret på de data, der er indsamlet og analyseret under dine studier.