• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Маркетинг новых продуктов

Артемьева М. В., Фоменков Д. А.

Н. Новгород: Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, 2022.

Глава в книге
Design of Intelligent Enterprise Systems Focused on Economic Efficiency

Garina E. P., Garin A. P., Kuznetsov V. P. et al.

In bk.: Business 4.0 as a Subject of the Digital Economy. Springer, 2022. P. 737-740.

Препринт
Representation of Family Policy in Russian Printed Media with Different Political Orientation: Pro-Natalist Turn of 2006

Kim N.

Social Science Research Network. Social Science Research Network. SSRN, 2016

Аналитическая культура

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
3, 4 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

The course helps students to learn how to set analytic goals, work with data in a team, select data analysis methods, and make decisions based on data. If students know basic statistics and use Python, R, or SPSS for analysis, it helps students to better understand the course topics.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Know job requirements. Set and decompose analytic goals and metrics
  • To learn how to set analytic goals, work with data in a team, select data analysis methods, and make decisions based on data.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Know job requirements. Set and decompose analytic goals and metrics
  • Select and apply data collection, preparation and analysis methods and tools.
  • Prepare a report and explain (present) results.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Marketing analytics jobs and goals
  • Data collection, preparation and analysis
  • Report and presentation of results
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Homework 1
    Homework on end-to-end analytics or/and cohort analysis
  • неблокирующий Homework 2
  • неблокирующий Homework 3
  • неблокирующий Homework 4
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 4th module
    0.25 * Homework 1 + 0.25 * Homework 2 + 0.25 * Homework 3 + 0.25 * Homework 4
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Phillips, Tim. Data-Driven Business: Use Real-Life Numbers to Improve Your Business by 352% [Электронный ресурс] / Tim Phillips; БД books24х7. – Infinite Ideas, 2016. – 160 pages. – ISBN 978-1908984609. –Режим доступа: http://common.books24x7.com/toc.aspx?bookid=130361. – Загл. с экрана.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Foreman, John W. Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight [Электронный ресурс] / John W. Foreman; БД books24х7. – John Wiley & Sons, 2014. – 432 pages. – ISBN 978-1-118-03496-5. – Режим доступа: http://common.books24x7.com/toc.aspx?bookid=58144. – Загл. с экрана.Foreman, John W. Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight [Электронный ресурс] / John W. Foreman; БД books24х7. – John Wiley & Sons, 2014. – 432 pages. – ISBN 978-1-118-03496-5. – Режим доступа: http://common.books24x7.com/toc.aspx?bookid=58144. – Загл. с экрана.
  • Jeffery, M. Data-Driven Marketing: The 15 Metrics Everyone in Marketing Should Know [Электронный ресурс] / Mark Jeffery; БД ebrary. – John Wiley & Sons, Incorporated, 2010. – 323 p. – ISBN 9780470504543. – Режим доступа: https://ebookcentral.proquest.com/lib/hselibrary-ebooks/reader.action?docID=485632&query=Data-Driven+Marketing. – Загл. с экрана.

Авторы

  • Александровский Сергей Владимирович
  • Попова Екатерина Петровна
  • Любчанская Елена Александровна