This course introduces marketing data analytics, focusing on the crucial concepts of correlation and causality. Learners will explore statistical concepts and tools to analyze and interpret marketing data, leading to more informed and impactful marketing strategies. The course begins with core statistical concepts, such as standard deviation, variance, and normal distributions, in the context of marketing decisions. It shows how to visualize correlations and causal networks using techniques such as Structural Equation Modeling (SEM) and Path Analysis. The course discussions of analytics ethics, guiding participants to identify and avoid common pitfalls in data interpretation. This course is an invaluable resource for anyone looking to enhance their marketing strategies through trustworthy data-driven insights.

Customer Data Analytics for Marketers

Customer Data Analytics for Marketers
Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Science for Marketing"

Instructeur : Tony Cox, Jr.
2 288 déjà inscrits
Inclus avec
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12 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Key statistical concepts and simple linear regression to improve data-driven marketing decisions.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Customer Retention
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Data-Driven Marketing
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Analytical Skills
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Descriptive Analytics
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Customer Insights
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Marketing Analytics
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Customer Analysis
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33 devoirs
Enseigné en Anglais
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MA
Révisé le 21 juil. 2024
One of the best courses I have ever taken on Coursera. Looking forward to gaining even more knowledge by completing the other courses in the specialization.
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