Markedsanalytiker fra null til midten - kurs 96 300 gni. fra Netology, opplæring 14 måneder, Dato 29. november 2023.

Analyseekspert, konsulent, tidligere CAO Alfa Capital, Biglion, Broccoli, Utkonos.

Analytisk tenkning
Lær å tenke som en analytiker og formuler hypoteser for å teste. Du vil forstå at analyse er bygget rundt data. Bli kjent med det grunnleggende analyseverktøyet og kunne utføre enkel dataanalyse i det.
• Hva er analytisk tenkning
• Introduksjon til Google Sheets
• Avanserte Google Regneark
• Grunnleggende statistikk
• Hvor kommer dataene fra?
• Avansert datavisualisering
• Python som et dataanalyseverktøy
• Maskinlæring for livet

Yandex-funksjoner. Beregninger
Finn ut hvordan Yandex fungerer. Metrica, lær hvordan du oppretter og konfigurerer en Yandex-teller. Beregninger, sett mål, konfigurer varsler og tilgang. Du vil forstå typene rapporter og klikkkart, rulling og nettvisning.
• Fordeler og ulemper med Yandex. Beregninger
• Hvordan Yandex fungerer. Beregninger
• Opprette og sette opp en Yandex-teller. Beregninger
• Mål i Yandex. Metrica
• Filtre og operasjoner
• Parametre for besøkende og besøk
• Python som et dataanalyseverktøy
• Viktige Yandex-rapporter. Beregninger
• Sammendrag

Google Analytics-funksjoner
Vurder metodene for dataoverføring og behandlingslogikk i Google Analytics. Lær hvordan du installerer en Google Analytics-teller på nettstedet ditt og setter opp mål og hendelser. Finn ut hvordan du ser datautvalg i rapporter. Forstå standard og tilpassede Google Analytics-rapporter.
• Hva er Google Analytics
• Metoder for overføring og logikk for databehandling i Google Analytics
• Kontostruktur. Innstillinger for ressurs, visning, kanalgrupper, innholdsgrupper og varsler
• Segmenter og filtre: til hvilke oppgaver og hva som er best å bruke
• Implementering av avansert elektronisk handel og tolkning av rapporter basert på det
• Measurement Protocol som en metode for å overføre data til Google Analytics om salg eller andre interaksjoner med kunder

Beregninger, hypoteser, vekstpunkter
Bli kjent med forretningsindikatorer. Lær hvordan du utvikler og optimaliserer rapportering. Du vil forstå hva en datadrevet tilnærming til beslutningstaking er.
• Forstå forretningsmål
• Finansielle beregninger
• Markedsføring og produktmålinger
• Hierarki av beregninger
• Kravinnsamling og rapporteringsutvikling
• Formulering av hypoteser
• Testdesign, implementering og analyse. Bygge enkle modeller
• Optimalisering av rapportering

Bygge ende-til-ende-analyse
Du vil lære hvordan du kan evaluere effektiviteten til annonsering, hvilke reklamekanaler som bringer inn penger og hvilke som bare kaster bort budsjettet, hvor mye selskapet faktisk tjente under kampanjen.
• Gjennomgang av trinn: salgstrakt og dens beregninger
• Samhandling mellom markedsavdelingen og salgsavdelingen. CRM. Samtalesporing
• Omnikanal for ulike typer virksomheter og nettsteder, integrasjon med ulike systemer
• Produktmarkedsføring og enhetsøkonomi
• Hypotesetesting og kundereturverktøy
• RFM-analyse, lojalitetsprogram
• Kohortrapporter i markedsføring og case

R for dataanalyse
Lær å løse arbeidsproblemer på en effektiv og reproduserbar måte - skriv kode for gjenbruk, automatiser oppretting av rapporter. Du vil øve på å bruke grunnleggende R-pakker for å manipulere data, lage grafer og utføre statistisk analyse.
• Oversikt over R, grunnleggende programmeringsprinsipper
• Arbeide med datasett. Ulike datakilder og kobling til dem
• Visualisering i R - utforske data ved hjelp av diagrammer
• Stadier av dataanalyse. Dataklargjøring og rengjøring
• Grunnleggende om modellering i R
• Gi analyseresultater. Avansert visualisering
• Utvikling av analytiske webapplikasjoner i R (Shiny)

Python for dataanalyse
Du lærer hvordan du bruker grunnleggende verktøy og tilnærminger i Python for å komme i gang med å jobbe med data. Se gjennom det grunnleggende om lineær algebra, settteori, matematiske optimaliseringsteknikker, beskrivende statistikk, statistisk dataanalyse, og lær hvordan du implementerer det i Python.
• Introduksjon til Git
• Grunnleggende om Python. Kontroller konstruksjoner og samlinger
• Funksjoner
• Arbeide med filsystemet og moduler
• Regelmessige uttrykk og grunnleggende analysering
• Unntak og feilhåndtering
• Klassebegrep
• numpy bibliotek. Beregningsoppgaver
• Pandas bibliotek
• Funksjoner og datahåndtering
• Grunnleggende om å analysere og arbeide med APIer
• Avanserte pandaer

Visualisering i Power BI
Du vil kunne bestemme nøkkelproduktberegninger uten programmering og lage dashboards. Du vil forstå hvordan du kan optimalisere salgstrakten din og forbedre kundeopplevelsen.
• Laste inn og konvertere data
• Dataanalyse
• Datavisualisering. Arbeid med rapporter
• Publisere data og samarbeide med rapporter
• Integrasjon med tjenester

Tabell: Lag ved å utforske data
Lær å behandle data i sanntid, generer klare og visuelle rapporter om nøkkelindikatorer.
• Kjennskap til Tableau-infrastruktur. Laster inn data. Første dashbord
• Hovedtyper av visualiseringer. Beste praksis for visualisering
• Grunnleggende om arbeid med beregningsfelt, filtre, sett og grupperinger
• Bruke parametere, kombinere flere kilder
• Komplekse beregningsfelt, oversikt over hovedgrupper av funksjoner
• LOD, Set Actions, Parameter Actions funksjoner
• Utvikling av dashbord. Sette opp interaksjon mellom visualiseringer
• Tableau Professional. Koble til SQL-databaser
• Grunnleggende om Tableau Server

Graduate arbeid
I oppgaven din vil du utvikle en plan for å endre markedsføringsstrategien til prosjektet ditt, basert på dataene som er samlet inn og analysert under studiene.