Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Każdego dnia ludzie dokonują wyborów. Wybierają produkty – sok pomarańczowy albo samochód – decydują, na kogo zagłosować, i planują trasę do pracy. Marketerzy, sprzedawcy, projektanci produktów, politolodzy, planiści transportu, socjolodzy i wiele innych osób chce rozumieć, co kieruje tymi decyzjami. Modele wyboru przewidują, co ludzie wybiorą, na podstawie cech dostępnych opcji, i można je wykorzystać do podejmowania ważnych decyzji projektowych. Ten kurs nauczy cię, jak organizować dane o wyborach, szacować modele wyboru w R i prezentować wyniki. Kurs obejmuje zarówno analizę rzeczywistych wyborów obserwowanych w praktyce, jak i podejście ankietowe zwane analizą conjoint.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Przewodnik szybkiego startu
Celem tego rozdziału jest przeprowadzenie cię przez cały proces modelowania wyborów tak szybko, jak to możliwe – abyś zdobył ogólne pojęcie o tym, co można zrobić z modelami wyboru i jak przebiega cały proces. Główna idea jest prosta: model wyboru pozwala zrozumieć, jak decyzje zakupowe klientów zależą od cech produktów. Czy nabywcy sportowych samochodów wolą skrzynię manualną od automatycznej? O ile? Żeby dać ci szeroki przegląd, pominiemy na razie wiele szczegółów. W kolejnych rozdziałach wrócimy do ważnych kwestii związanych z przygotowaniem danych, specyfikacją i interpretacją modeli oraz prezentacją wyników – tak abyś był w pełni przygotowany do stosowania tych metod z własnymi danymi.
- Dlaczego modele wyboru?50 XP
- Dane o wyborach50 XP
- Analiza danych o wyborach50 XP
- Znajdowanie poziomów czynnika50 XP
- Analiza obserwacji wyboru50 XP
- Co wybierali respondenci?100 XP
- Dopasowywanie i interpretacja modelu wyboru50 XP
- Dopasowanie modelu wyboru100 XP
- Interpretacja parametrów50 XP
- Wykorzystanie modeli wyboru do podejmowania decyzji50 XP
- Przewidywanie udziałów w wyborach100 XP
- Wizualizacja udziałów w wyborach100 XP
2
Zarządzanie danymi o wyborach i ich podsumowywanie
Dane o wyborach można pozyskiwać z wielu różnych źródeł, a ich format bywa bardzo zróżnicowany. W tym rozdziale weźmiemy dane dostarczone w kilku alternatywnych formatach i nauczymy się, jak przygotować je do modelowania wyborów. Omówimy też, jak zaprojektować ankietę, aby samodzielnie zebrać własne dane o wyborach.
3
Budowanie modeli wyboru
W tym rozdziale dokładniej przyglądamy się szacowaniu modeli wyboru. Aby dać ci solidną podstawę do myślenia o modelach wyboru, skupimy się na tym, jak wielomianowy model logitowy przekształca cechy produktów w prognozę decyzji podejmowanej przez osobę wybierającą. Dzięki temu zyskasz ramy do podejmowania decyzji o tym, które cechy uwzględnić w modelu.
4
Hierarchiczne modele wyboru
Różni ludzie mają różne gusta i preferencje. To intuicyjnie oczywiste, a dodatkowo liczne badania marketingowe to potwierdzają. Ten rozdział omawia modele wyboru, w których zakładamy, że różni decydenci mają różne preferencje wpływające na ich wybory. Gdy modele uwzględniają zróżnicowanie preferencji konsumentów, zwykle przypisują wyższe udziały produktom niszowym, trafiającym do węższej grupy odbiorców. Modele hierarchiczne są stosowane w większości komercyjnych zastosowań modelowania wyborów, dlatego ważne jest, aby rozumieć, jak działają.
R
Modelowanie wyborów w marketingu w R
Kurs
ukończony
