In this chapter, you’ll get familiar with the data-driven decision framework. You’ll learn more about different types of data analysis and their objectives. By the end, you’ll be able to see where each decision fits within the framework.

Welcome!

Structuring a data-driven problem

Probing an analysis

Analysis as a journey

Analytical maturity

Common pitfalls

Applying the methods and  objectives

Identify the method

Identify the objective

Classifying the rest of the course

Data-Driven Decision-Making Framework

Let’s apply the data-driven decision in a marketing context. You'll use data to optimize ad spend, identify arbitrage opportunities for website traffic, and even how to forecast new product launches with limited but relevant data.

Esempi di marketing

Trovare il modello migliore

Concentrati sulla crescita

Concentrati sull'acquisizione efficiente

Concentrati sulla redditività

Arbitraggio pubblicitario

Esempi di arbitraggio?

Non è arbitraggio

È arbitraggio

ID Esempi di arbitraggio

Identifica l'opportunità di arbitraggio

Calcola il profitto

Previsioni di prodotto basate sui dati

Scegli i giusti analoghi P, Q e M

Dashboard di modellazione della diffusione

Applying Data to Inform Marketing 

Learning how to use data to inform decisions in finance can be satisfying and profitable. In this chapter, you'll review investment opportunities using data in consumer credit, real estate, and even in a non-traditional market of collectibles.

Traditional investing: risk vs reward

What good is the risk-free rate?

Use a CAPM-like chart to choose your investment

Other traditional asset investing

Calculate gross rental income

Review the best investment by cap rate

Select the best investment opportunity

Non-traditional investing: Magic the Gathering

Defining a simulation

Find the maximum price to pay

Calculate the expected profit

Spotting Finance Opportunities With Data

In the final chapter, you'll apply data to create a total addressable market calculation for a startup, learn about supply and demand curves used for staffing, and how to spot customer-driven areas for improvement. This will provide you with practical experience of how to identify optimization opportunities and support existing business operations.

Total addressable market

TAM: top-down market sizing

TAM: bottom up market sizing

Demand curve: meals and drinks

Fast (& furious) food demand

Scrutinizing a forecast

Supply curve: servers for your restaurant

Reviewing the Erlang-C

Make a data driven scheduling decision!

Customer input to improve your operation

Data to focus effort and training (1)

Data to focus effort and training (2)

Wrap up

Data-Driven Business Operations

La Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati) è una competenza essenziale per ogni ruolo all'interno di un'organizzazione, non solo per i data scientist e data analyst. Poiché le aziende raccolgono più dati che mai, è fondamentale che tutti possano leggerli e analizzarli in modo efficiente. In questo corso, imparerai le basi del processo decisionale basato sui dati e potrai applicare queste competenze a tre esempi reali tratti dal mondo della finanza, del marketing e delle operazioni. Scoprirai anche come ottenere nuove informazioni e opportunità applicando framework di domanda e offerta, di costo e beneficio e di rischio e ricompensa, acquisendo competenze pratiche che ti aiuteranno a prosperare nel nuovo mondo data-driven.

<h2>Esplora le basi della Data Literacy</h2>
La Data Literacy (Alfabetizzazione dei dati) è una competenza essenziale per ogni ruolo all'interno di un'organizzazione, non solo per i data scientist e data analyst. Poiché le aziende raccolgono più dati che mai, è fondamentale che tutti possano leggerli e analizzarli in modo efficiente. 
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<h2>Applica il processo decisionale basato sui dati</h2>
In questo corso, imparerai le basi del processo decisionale basato sui dati e potrai applicare queste competenze a tre esempi reali tratti dal mondo della finanza, del marketing e delle operazioni. Scoprirai anche come ottenere nuove informazioni e opportunità applicando framework di domanda e offerta, di costo e beneficio e di rischio e ricompensa, acquisendo competenze pratiche che ti aiuteranno a prosperare nel nuovo mondo data-driven.

Machine Learning for Business

Scopri come prendere decisioni aziendali migliori applicando framework di dati pratici, senza codifica.

Processo decisionale basato sui dati per le aziende

Scopri come prendere decisioni aziendali migliori applicando framework pratici di dati, senza necessità di programmare.

Acquistare dollari US con franchi svizzeri.

Comprare un libro per studiare data science e ottenere un lavoro meglio pagato.

Acquistare un dipinto in una mostra d'arte per venderlo a una galleria.

Prendere in prestito un capitale da una banca all'1% di interesse per investirlo in un conto di risparmio di un'altra banca con un rendimento del 2%.

ID Esempi di arbitraggio

Processo decisionale basato sui dati per le aziende

esercizio interattivo pratico