Efter att ha gått de här kurserna känner jag mig trygg med att skapa professionella visualiseringar och dashboards
Shoebur RahmanInköpsspecialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
En av de största utmaningarna när man studerar tekniska färdigheter inom datavetenskap är att förstå hur de omsätts i verkliga arbetsuppgifter. Oavsett om du vill ta din marknadsföringsroll till nästa nivå med Python och pandas, eller vill få en bild av vad en datavetare i en marknadsföringsorganisation faktiskt gör, är den här kursen ett utmärkt val. Vi övar på att omvandla vanliga affärsfrågor till mätbara utfall – till exempel "Hur gick den här kampanjen?", "Vilken kanal genererar flest prenumeranter?", "Varför presterar en viss kanal sämre än förväntat?" – med hjälp av ett fiktivt marknadsföringsdataset baserat på data från ett prenumerationsföretag online. Kursen bygger vidare på grunderna i Python och pandas, till exempel sammanslagning och filtrering av datamängder, groupby(), korrigering av datatyper samt visualisering av resultat med matplotlib.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
pandas
I det här kapitlet går vi igenom grunderna i pandas – import av datamängder, utforskande analys och enkel visualisering.
- Introduktion till pandas för marknadsföring50 XP
- Importera datamängden100 XP
- Undersök data100 XP
- Datatyper och sammanslagning av data50 XP
- Uppdatera datatypen för en kolumn100 XP
- Lägga till nya kolumner100 XP
- Datumkolumner100 XP
- Inledande explorativ analys50 XP
- Daglig marknadsföringsräckvidd per kanal100 XP
- Visualisera daglig marknadsföringsräckvidd100 XP
2
Utforskande analys och sammanfattande statistik
I det här kapitlet lär du dig om vanliga marknadsföringsmått och hur du beräknar dem med pandas. Du visualiserar också dina resultat och övar på användarsegmentering.
3
Konverteringsattribuering
I det här kapitlet skapar du funktioner för att automatisera vanliga marknadsföringsanalyser och undersöker varför vissa marknadsföringskanaler hade lägre konverteringsgrad än vanligt i slutet av januari.
4
Personaliserat A/B-test
I det här kapitlet analyserar du ett A/B-test och lär dig varför segmentering är viktigt när du tolkar testresultat.
Analysera marknadsföringskampanjer med pandas
Kurs
slutförd
