What You Will Learn!
- 데이터 사이언스, 머신러닝, 빅데이터 이해
- 로지스틱 회귀분석 등을 이용한 KPI와 segmentation에 영향을 주는 요소 분석
- Random Forest를 이용한 고객 engagement 예측 모델 설계
- 마케팅 분석에 필요한 통계학 개념
Description
데이터 분석은 마케팅 전략에 필수!
데이터 분석은 조직의 크기에 관계없이 중요한 의사결정의 툴로 자리를 잡았습니다.
데이터 사이언스를 좀 더 잘 이해하고, 앞으로 진행할 마케팅 캠페인을 적은 비용 대비 높은 효과로 디자인 해보면,
지난 마케팅 캠페인이 왜 성공했는지 또는 왜 실패했는지 이유를 알아낼 수 있습니다.
맠팅 데이터 분석을 위한 기본 머신러닝 개념도 함께 배울 수 있으며,
모든 강의에서는 실제 일상에서 흔히 직면하는 마케팅 문제를 먼저 제시하고,
문제를 풀 수 있는 머신러닝 방법에 대해 설명합니다. 어려운 수식이 나오는 수학 이론을 최소화하고,
파이썬 프로그래밍을 이용해 쉽게 이해할 수 있도록 기본 개념을 설명합니다.
*강좌특징*
1. 데이터 사이언스, 머신러닝, 빅데이터 이해
2. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)등을 이용한 KPI와 segmentation에 영향을 주는 요소 분석
3. 고객의 개임을 직관적으로 이해하는 decision tree 만들기
4. Random Forest를 이용한 고객 engagement 예측 모델 설계
5. 마케팅 분석에 필요한 통계학 개념
Who Should Attend!
- 데이터 사이언스를 이해하여 마케팅 캠페인을 저비용, 고효율로 디자인하고 싶은 사람
- 마케팅 캠페인의 성공과 실패의 원인에 대해 분석하고 싶은 사람
- 머신러닝과 빅데이터를 다룰 수 있는 수학, 통계학 또는 프로그래밍에 대한 지식이 없는 사람
- 머신러닝과 빅데이터를 통해 마케팅 전략 관련 문제를 해결하고 싶은 사람
- 업무를 다루는 다양한 데이터를 어떻게 분석하고 실행하는지 제대로 된 프로그래밍 코드를 배우고 싶은 사람
