Regression Modeling for Marketers

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Regression Modeling for Marketers

Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Science for Marketing"

Instructeurs : A.W. Lukens

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

Apply regression analysis to understand & predict marketing outcomes. Interpret market data & refine statistical models for real-world application.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Customer Insights
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Data-Driven Marketing
Catégorie : Market Analysis
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Marketing
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Strategic Marketing
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Variance Analysis
Catégorie : Target Market

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Statistical Software

Détails à connaître

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35 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

"Regression Modeling for Marketers" is a specialized course designed to elevate marketing professionals' analytical skills. Focusing on regression analysis, the course enables learners to quantify, explain, and predict marketing outcomes using both simple and multiple linear regression models. This course stands out by not only teaching the creation and interpretation of market data visualizations but also showing the use of advanced statistical software for gaining marketing insights. Learners will explore sophisticated analytical techniques like ANOVA, ANCOVA, and MANCOVA, enhancing their ability to dissect the impact of marketing strategies. The course also covers logistic regression and multivariate testing, key tools for anticipating market shifts and consumer choices. Additionally, it emphasizes the application of uplift modeling for targeted and personalized marketing campaigns, making it an essential resource for contemporary marketers.

Grasp the essentials of Simple Linear Regression to predict and influence market outcomes. This module guides you through creating insightful scatter plots and using statistical software, turning data into reliable, predictive tools for marketing success.

Inclus

5 vidéos3 lectures6 devoirs

5 vidéosTotal 19 minutes

The Main Ideas of Simple Linear Regression (SLR)4 minutes
Describing Lines and Normal Distributions3 minutes
Residuals, SSE, and Ordinary Least Squares Regression5 minutes
Confidence Bands for Regression Lines: Homoscedasticity3 minutes
Predicting With SLR: Obtaining Regression Coefficients4 minutes

3 lecturesTotal 41 minutes

A Note About Readings & R-Scripts1 minute
Simple Linear Regression30 minutes
R-Scripts - Simple Linear Regression (SLR), Normal Distribution, and Prediction Intervals10 minutes

6 devoirsTotal 102 minutes

The Main Ideas of Simple Linear Regression (SLR) Quiz15 minutes
Describing Lines and Normal Distributions Quiz15 minutes
Residuals, SSE, and Ordinary Least Squares Regression Quiz15 minutes
Confidence Bands for Regression Lines: Homoscedasticity Quiz12 minutes
Predicting With SLR: Obtaining Regression Coefficients Quiz15 minutes
Module 1 Graded Quiz30 minutes

Learn to decode SLR outputs, enhancing your ability to make precise marketing predictions. Understand the significance of regression coefficients and R-squared values in shaping marketing strategies that are both data-driven and impactful.

Inclus

6 vidéos4 lectures7 devoirs

6 vidéosTotal 25 minutes

Testing for Normality of Residuals5 minutes
Standard Errors for Regression Coefficients6 minutes
R-Squared4 minutes
Summary of Regression Outputs2 minutes
Difference of Means, Part 1: Two-Sample T-Test3 minutes
Difference of Means, Part 2: SLR with Dummy Variables and A/B Testing5 minutes

4 lecturesTotal 80 minutes

Q-Q Plots30 minutes
R-Scripts - SLR & Q-Q Plots10 minutes
Adjusted R-Squared10 minutes
AB Testing30 minutes

7 devoirsTotal 123 minutes

Testing for Normality of Residuals Quiz15 minutes
Standard Errors for Regression Coefficients Quiz18 minutes
R-Squared Quiz15 minutes
Summary of Regression Outputs Quiz15 minutes
Difference of Means, Part 1: Two-Sample T-Test Quiz15 minutes
Difference of Means, Part 2: SLR with Dummy Variables and A/B Testing Quiz15 minutes
Module 2 Graded Quiz30 minutes

Elevate your predictive modeling with advanced techniques. This module takes you beyond SLR, showing you how to incorporate multiple factors into your analyses for more nuanced and effective marketing insights.

Inclus

10 vidéos6 lectures11 devoirs

10 vidéosTotal 36 minutes

Checking SLR Assumptions3 minutes
Assessing SLR Assumptions Visually: Anscombe's Quartet3 minutes
Non-Parametric Smoothing Regression Using LOESS: Part 13 minutes
Non-Parametric Smoothing Regression Using LOESS: Part 24 minutes
Comparing SLR and LOESS4 minutes
Introduction to Multiple Linear Regression (MLR)3 minutes
R-Squared for MLR4 minutes
MLR with Discrete Independent Variables: One-Hot Encoding5 minutes
Interpreting MLR Coefficients for Dummy Variables5 minutes
Wrap-up on One-Hot Encoding in MLR3 minutes

6 lecturesTotal 70 minutes

R-Scripts - SLR & Comparing Prediction Intervals10 minutes
Non-Parametric Smoothing Regression10 minutes
R-Scripts - Smoothing Regression LOESS10 minutes
Multiple Linear Regression (MLR)10 minutes
R-Scripts - Multiple Linear Regression (MLR)10 minutes
One-Hot Encoding with 0-1 Dummy Variables20 minutes

11 devoirsTotal 171 minutes

Checking SLR Assumptions Quiz15 minutes
Assessing SLR Assumptions Visually: Anscombe's Quartet Quiz15 minutes
Non-Parametric Smoothing Regression Using LOESS: Part 1 Quiz15 minutes
Non-Parametric Smoothing Regression Using LOESS: Part 2 Quiz12 minutes
Comparing SLR and LOESS Quiz12 minutes
Introduction to Multiple Linear Regression (MLR) Quiz15 minutes
R-Squared for MLR Quiz12 minutes
MLR with Discrete Independent Variables: One-Hot Encoding Quiz15 minutes
Interpreting MLR Coefficients for Dummy Variables Quiz15 minutes
Wrap-up on One-Hot Encoding in MLR Quiz15 minutes
Module 3 Graded Quiz30 minutes

Discover the power of Multiple Linear Regression in understanding complex market dynamics. Learn to integrate diverse factors into your analysis, using advanced techniques like ANOVA and MANCOVA for deeper market insights and smarter marketing decisions.

Inclus

10 vidéos11 lectures11 devoirs

10 vidéosTotal 47 minutes

Analysis of Variance (ANOVA)6 minutes
Checking Anova Assumptions3 minutes
Analysis of Covariance (ANCOVA)5 minutes
Beyond ANCOVA4 minutes
Logistic Regression & Generalized Linear Models4 minutes
MLE and Multivariate Logistic Regression9 minutes
Causal Evaluation with Regression Models 1: Improved A/B Testing with MLR4 minutes
Causal Evaluation with Regression Models 2: Multivariate Testing and Uplift Modeling4 minutes
Causal Evaluation with Regression Models 3: Difference-in-Differences (DID)6 minutes
Causal Evaluation Methods4 minutes

11 lecturesTotal 255 minutes

Analysis of Variance (ANOVA)10 minutes
R-Scripts - Analysis of Variance (ANOVA) and Beyond10 minutes
Kruskal-Wallis Non-Parametric ANOVA10 minutes
ANCOVA & Multicollinearity Testing and VIF Factors45 minutes
MANOVA & Stepwise Variable Selection30 minutes
Logistic Regression and Generalized Linear Models30 minutes
R-Scripts - Logistic Regression10 minutes
Multinomial Logistic Regression and GAM40 minutes
A/B Testing10 minutes
Multivariate Testing & Uplift Modeling30 minutes
Difference-in-Differences (DID)30 minutes

11 devoirsTotal 180 minutes

Analysis of Variance (ANOVA) Quiz15 minutes
Checking Anova Assumptions Quiz15 minutes
Analysis of Covariance (ANCOVA) Quiz15 minutes
Beyond ANCOVA Quiz15 minutes
Logistic Regression & Generalized Linear Models Quiz12 minutes
MLE and Multivariate Logistic Regression Quiz18 minutes
Causal Evaluation with Regression Models 1: Improved A/B Testing with MLR Quiz15 minutes
Causal Evaluation with Regression Models 2: Multivariate Testing and Uplift Modeling Quiz 15 minutes
Causal Evaluation with Regression Models 3: Difference-in-Differences (DID) Quiz15 minutes
Causal Evaluation Methods Quiz15 minutes
Module 4 Graded Quiz30 minutes

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