Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Oamenii fac alegeri în fiecare zi. Aleg produse precum sucul de portocale sau o mașină, decid pentru cine votează și cum ajung la muncă. Specialiștii în marketing, retailerii, designerii de produse, oamenii de știință politici, planificatorii de transport, sociologii și mulți alții vor să înțeleagă ce stă la baza acestor alegeri. Modelele de alegere prezic ce vor alege oamenii în funcție de caracteristicile opțiunilor disponibile și pot fi folosite pentru a lua decizii importante de design de produs. Acest curs te va învăța cum să organizezi datele de alegere, să estimezi modele de alegere în R și să prezinți rezultatele. Cursul acoperă atât analiza alegerilor reale observate, cât și abordarea bazată pe sondaje numită analiză conjointă.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Ghid de pornire rapidă
Scopul acestui capitol este să te ghideze prin întregul proces de modelare a alegerilor cât mai rapid posibil, astfel încât să obții o înțelegere de ansamblu a ceea ce putem face cu modelele de alegere și a modului în care funcționează acest proces. Ideea principală este că putem folosi un model de alegere pentru a înțelege cum depind alegerile de produse ale clienților de caracteristicile acelor produse. Preferă cumpărătorii de mașini sport transmisia manuală față de cea automată? Cu cât anume? Pentru a-ți oferi o perspectivă de ansamblu, vom trece peste multe detalii. În capitolele ulterioare, vom reveni și vom aborda aspecte importante legate de pregătirea datelor, specificarea și interpretarea modelelor, precum și prezentarea rezultatelor, astfel încât să fii pe deplin pregătit să aplici aceste metode cu propriile date de alegere.
- De ce alegerea contează?50 XP
- Date despre alegeri50 XP
- Inspectarea datelor de alegere50 XP
- Identificarea nivelurilor unui factor50 XP
- Inspectarea unei observații de alegere50 XP
- Ce au ales oamenii?100 XP
- Estimarea și interpretarea unui model de alegere50 XP
- Estimarea unui model de alegere100 XP
- Interpretarea parametrilor50 XP
- Utilizarea modelelor de alegere pentru luarea deciziilor50 XP
- Estimarea cotelor de alegere100 XP
- Reprezentarea grafică a ponderilor de alegere100 XP
2
Gestionarea și rezumarea datelor de alegere
Datele de alegere pot proveni din surse foarte diverse și pot fi formatate în moduri diferite. În acest capitol, vom lua date furnizate în mai multe formate alternative și vom învăța cum să le pregătim pentru modelarea alegerilor. Vom discuta, de asemenea, cum poți construi un sondaj pentru a colecta propriile date de alegere.
3
Construirea modelelor de alegere
În acest capitol, aprofundăm estimarea modelelor de alegere. Pentru a-ți oferi o bază solidă de înțelegere, ne vom concentra pe modul în care modelul logit multinomial convertește caracteristicile produsului într-o predicție pentru ceea ce va alege factorul de decizie. Aceasta îți va oferi un cadru pentru a decide ce caracteristici să incluzi în modelul tău.
4
Modele de alegere ierarhice
Oamenii au gusturi și preferințe diferite. Acest lucru pare intuitiv evident, iar cercetările din domeniul marketingului confirmă că este adevărat. Acest capitol acoperă modele de alegere în care presupunem că diferiți factori de decizie au preferințe diferite care le influențează alegerile. Atunci când modelele noastre țin cont de faptul că diferiți consumatori au preferințe diferite, ele tind să producă predicții de cotă de piață mai mari pentru produsele de nișă care atrag un subset de consumatori. Modelele ierarhice sunt utilizate în majoritatea aplicațiilor comerciale de modelare a alegerilor, prin urmare este important să înțelegi cum funcționează.
R
Modelarea alegerilor pentru marketing în R
Curs
finalizat
