Chuyển đến nội dung chính
Trang chủR

Khóa học

Xây dựng mô hình phản hồi trong R

Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 11, 2022
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
RProbability & Statistics
4 gio
13 video
53 Bài tập
4,600 XP
3,443
Giấy chứng nhận Thành tích

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

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 người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Group

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Hầu như mọi công ty đều thu thập thông tin số trong các chiến dịch tiếp thị và dùng nó để cải thiện chiến thuật tiếp thị. Các nhà khoa học dữ liệu thường được giao nhiệm vụ dùng những thông tin này để phát triển các mô hình thống kê, giúp chuyên gia tiếp thị đánh giá xem các hoạt động của họ có mang lại hiệu quả hay không. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách khám phá các mẫu hình giữa hoạt động tiếp thị và phản ứng của khách hàng bằng cách xây dựng các mô hình phản hồi thị trường đơn giản. Đặc biệt, bạn sẽ học cách định lượng tác động của các biến tiếp thị, như giá và các hình thức khuyến mãi khác nhau, dựa trên dữ liệu doanh số tổng hợp và dữ liệu lựa chọn ở cấp độ cá nhân.

Điều kiện tiên quyết

Introduction to Regression in R
1

Mô hình phản hồi cho dữ liệu tổng hợp

Chương đầu tiên giới thiệu các nguyên tắc và khái niệm cơ bản của mô hình phản hồi thị trường. Ở đây, bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình phản hồi đơn giản cho doanh số sản phẩm. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu sự khác biệt về lý thuyết và thực tiễn giữa các mô hình tuyến tính và phi tuyến cho phản hồi doanh số.
Bắt Đầu Chương
2

Mở rộng mô hình phản hồi doanh số

Một chiến lược tiếp thị hiệu quả kết hợp tất cả công cụ sẵn có để truyền tải lợi ích của sản phẩm. Mấu chốt là phối trộn đúng các công cụ này để đạt mục tiêu tăng doanh số và thị phần. Ở chương thứ hai, bạn sẽ học cách đưa tác động của quảng cáo và khuyến mãi vào mô hình phản hồi doanh số, và cách xác định chiến lược tiếp thị có khả năng thành công cao nhất.
Bắt Đầu Chương
3

Mô hình phản hồi cho dữ liệu cấp độ cá nhân

Một công ty chỉ có thể thành công trên thị trường khi sản phẩm của họ có lợi thế cạnh tranh so với đối thủ. Để xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả trong môi trường cạnh tranh, điều cốt yếu là hiểu mối quan hệ giữa hoạt động tiếp thị và hành vi khách hàng. Trong chương này, bạn sẽ học cách giải thích tác động của thay đổi giá tạm thời lên lựa chọn nhãn hiệu của khách hàng bằng cách sử dụng mô hình phản hồi logistic và probit.
Bắt Đầu Chương
4

Mở rộng mô hình lựa chọn

Mục tiêu chính của mô hình phản hồi là giúp nhà tiếp thị nhìn thấy kết quả không chỉ hôm nay mà còn trong tương lai. Để dự đoán được kết quả đó, cần có một mô hình thống kê đơn giản nhưng đáng tin cậy. Trong chương cuối, bạn sẽ học cách đánh giá hiệu năng dự đoán của các mô hình phản hồi logistic.
Bắt Đầu Chương
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 ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng ký ngay

Tham 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

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

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.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.