Раскройте критические идеи. Начните принимать эффективные и прибыльные бизнес-решения на основе данных.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Этот курс предназначен для студентов, бизнес-аналитиков и специалистов по обработке данных, которые заинтересованы в применении статистических знаний и методов в бизнес-контексте. Например, он может подойти опытным статистикам, аналитикам и инженерам, желающим перейти на бизнес-должности.
Вы найдете этот курс интересным и полезным, если у вас уже есть опыт работы в статистике, вы знаете, как использовать R или другой язык программирования, а также знакомы с базами данных и методами анализа данных, такими как регрессия, классификация и кластеризация.
Однако курс включает в себя несколько упражнений и учебных пособий по R Studio, которые укрепят ваши навыки, позволят более свободно работать с данными и исследовать новые статистические функции и контент в R.
Благодаря этому курсу вы получите первоначальный обзор вопросов стратегической бизнес-аналитики. Мы обсудим широкий спектр применений бизнес-аналитики — от маркетинга до управления цепочками поставок, кредитного рейтинга, аналитики человеческих ресурсов и многого другого. Мы сосредоточимся на различных методах анализа данных, каждый раз уточняя, как они могут быть актуальны для вашего бизнеса.
Мы уделим особое внимание тому, как вы можете генерировать убедительные, действенные и эффективные идеи. Мы познакомим вас с различными инструментами анализа данных, которые могут быть предназначены для решения разных задач.
Таким образом, мы поможем вам развить четыре набора навыков, необходимых для извлечения пользы из данных: аналитика, технологии, бизнес и общение.
По окончании этого курса вы сможете решать бизнес-задачи с помощью аналитики следующим образом:
Мы выражаем благодарность Полине Гликман, Албану Говеру, Элиасу Абу Халил-Ланнойну (студентам бизнес-школы ESSEC) за их вклад в разработку этого курса.
Этот курс предназначен для студентов, бизнес-аналитиков и специалистов по обработке данных, которые заинтересованы в применении статистических знаний и методов в бизнес-контексте. Например, он может подойти опытным статистикам, аналитикам и инженерам, желающим заняться бизнес-должностями, особенно в сфере маркетинга.
Вы найдете этот курс интересным и полезным, если у вас уже есть опыт работы в статистике, вы знаете, как использовать R или другой язык программирования, а также знакомы с базами данных и методами анализа данных, такими как регрессия, классификация и кластеризация.
Тем не менее, курс включает в себя несколько упражнений и учебных пособий по R Studio, которые укрепят ваши навыки, позволят вам более свободно работать с данными и исследовать новые статистические функции и контент в R.
Бизнес-аналитика, большие данные и наука о данных сегодня очень актуальны, и на это есть веские причины. Многие компании располагают огромным объемом данных, но обычно им не хватает навыков и людей для эффективного анализа и использования этих данных. Компании, которые развивают навыки и нанимают нужных людей для анализа и использования этих данных, получат явное конкурентное преимущество.
Особенно это касается одной области: Маркетинг. Около 90% данных, собираемых компаниями сегодня, связаны с действиями клиентов и маркетинговой деятельностью. Область маркетинговой аналитики обширна и может включать в себя такие увлекательные темы, как прогнозирование текста, анализ социальных сетей, анализ настроений, предложения в реальном времени, оптимизация онлайн-кампаний и многое другое.
Но в основе маркетинга лежат несколько основных вопросов, которые часто остаются без ответа:
Это именно то, что будет рассмотрено в этом курсе: сегментация клиентов направлена на понимание ваших клиентов, модели ранжирования помогают нацеливаться на нужных клиентов, а пожизненная ценность клиентов фокусируется на оценке их будущей ценности. Это основы маркетинговой аналитики, и именно этому вы научитесь делать в этом курсе.
Данный курс предназначен исключительно для студентов, обучающихся по специальности «Стратегическая бизнес-аналитика» в рамках подготовки к итоговому проекту. В течение первых двух курсов сосредоточьтесь на конкретных методах для конкретных приложений. Вместо этого в текущем курсе мы предлагаем разные примеры, чтобы открыть вам различные приложения из разных отраслей и секторов.
Цель состоит в том, чтобы дать вам широкий обзор того, что происходит в этой области. Посмотрите, как инструменты, представленные в двух предыдущих курсах специальности, используются в реальных проектах.
Мы хотим активизировать ваш процесс размышлений. Поэтому извлеките максимальную пользу из кейсов Accenture, просмотрев курс, а затем самостоятельно изучив концепции, отрасли или проблемы, представленные в видеороликах.
Кейсы будут представлены старшими специалистами Accenture с разным опытом работы в разных отраслях, функциях и странах. Особое внимание следует уделить «ценностному случаю» поднятой проблемы, чтобы подготовить вас к итоговому проекту по специализации.
Accenture — ведущая международная компания, предоставляющая профессиональные услуги, предоставляющая широкий спектр услуг и решений в области стратегии, консалтинга, цифровых технологий, технологий и операций. Accenture Integrated предоставляет непревзойденный опыт и уникальные навыки в более чем 40 отраслях и во всех бизнес-функциях при поддержке крупнейшей в мире сети предоставления услуг, работая на стыке бизнеса и технологий, чтобы помочь клиентам повысить производительность и создать устойчивую ценность для своих заинтересованных сторон. Компания Accenture, в которой работают более 358 000 человек в более чем 120 странах, внедряет инновации, чтобы улучшить то, как работает и живет мир. Посетите нас на сайте www.accenture.com.
Финальный проект является личным заданием. Участники выбирают тему, которую хотят исследовать, и определяют проблему, которую хотят решить. Их «поле игры» должно включать различные отраслевые данные (такие как сельское хозяйство и питание, культура, экономика и занятость, образование и исследования, разведка и Европа, жилье, устойчивое развитие и энергетика, здравоохранение и общество, общество, территории и транспорт).
Участникам предлагается объединить различные области и использовать существующую информацию из открытых баз данных (точно удаленных).
Этап предварительной подготовки и определения проблемы. Цель состоит в том, чтобы определить, что, почему и как. Какую проблему мы хотим решить? Почему он гарантирует ценность для органов государственной власти, компаний и граждан? Как мы хотим изучить представленные данные?
Участник должен представить промежуточные продукты и корректировки структуры анализа. Целью является проверка характера и значимости первоначальных результатов.
Участник должен представить конечные продукты и их стоимость. Цель — выяснить причину. Почему это создает ценность для органов государственной власти, компаний и граждан.
Участники будут регулярно представлять свои результаты своим коллегам. Участникам будет предоставлена система оценки для оценки качества результатов других участников.
