Khóa học
Xây dựng mô hình phản hồi trong R
Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 11, 2022Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm
RProbability & Statistics4 giờ13 video53 Bài tập4,600 XP3,392Giấy Chứng Nhận Thành Tích
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty
Đào tạo 2 người trở lên?
Thử DataCamp for BusinessMô tả khóa học
Điều kiện tiên quyết
Introduction to Regression in R1
Response models for aggregate data
The first chapter introduces you to the basic principles and concepts of market response models. Here, you will learn how to build simple response models for product sales. In addition, you will learn about the theoretical and practical differences between linear and non-linear models for sales responses.
2
Extended sales-response modeling
An effective marketing strategy combines all the tools available to communicate the benefits of a product. The key is crafting the right mix of these tools to achieve sales increases and market share goals. In the second chapter, you will learn how to incorporate the effects of advertising and promotion in your sales-response model and how to identify the marketing strategy that is most likely to succeed.
3
Response models for individual-level data
A company can only be successful in the market if its products have a competitive advantage over those of its rivals. To develop an effective marketing strategy in a competitive environment, it is essential to understand the interrelationship between marketing activity and customer behavior. In this chapter, you will learn how to explain the effects of temporary price changes on customer brand choice by employing logistic and probit response models.
4
Extended choice modeling
The main goal of response modeling is to enable marketers to not only see a payoff for their actions today, but also tomorrow. In order to view this future payoff, a simple but reliable statistical model is required. In this last chapter, you will learn how to evaluate the predictive performance of logistic response models.
Xây dựng mô hình phản hồi trong R
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Bao gồm vớiCao cấp or Đội nhóm
Đăng Ký NgayTham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Xây dựng mô hình phản hồi trong R ngay hôm nay!
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.