Net Promoter Score

Il Net Promoter Score (o NPS) è una metrica comunemente utilizzata dalle aziende per monitorare il successo di un prodotto o di un sito web. Si misura chiedendo quanto è probabile che una persona consigli un brand, un sito web, un servizio o un prodotto a un amico o a un collega.

Gli utenti rispondono su una scala da 0 a 10. Usa l'esploratore interattivo per vedere come questi punteggi vengono spesso raggruppati, poi decidi come descrivere il tipo di dati raccolti dall'NPS.

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Inizieremo il corso chiarendo cos'è la data science. Esploreremo il suo flusso di lavoro e come può essere applicata a problemi reali. Concluderemo il capitolo imparando a conoscere i principali ruoli professionali all'interno di questo settore.

Exercise 1: Che cos'è la Data Science o scienza dei dati?Exercise 2: Scienza dei dati ovunque!Exercise 3: L’importanza della data science Exercise 4: Applicazioni della Data Science Exercise 5: Dose giornaliera di Data Science Exercise 6: La scienza degli assistenti intelligenti Exercise 7: Ruoli e strumenti della Data Science Exercise 8: Selezionare il candidato giusto Exercise 9: Un ruolo da data scientist

Ora che abbiamo compreso il flusso di lavoro della data science, approfondiamo la prima fase: la raccolta e l'archiviazione dei dati. Scopriremo quali sono le diverse fonti di dati a cui puoi attingere, come si presentano i dati, come archiviarli una volta raccolti e come una pipeline di dati può automatizzare il processo.

Exercise 1: Fonti di dati Exercise 2: Ordinamento delle fonti di dati Exercise 3: Frequenza dell'asma Exercise 4: Tipi di dati Exercise 5: Classificare i tipi di dati Exercise 6: Net Promoter Score

Esercizio attuale

Exercise 7: Activity tracker Exercise 8: Archiviazione e recupero dei dati Exercise 9: Piattaforme cloud Exercise 10: Interrogare un database Exercise 11: Quale tipo di database?Exercise 12: Pipeline di dati Exercise 13: Caratteristiche della pipeline di dati Exercise 14: Estrazione, Trasformazione e Caricamento

La preparazione dei dati è fondamentale: i data scientist dedicano l'80% del loro tempo alla pulizia e alla manipolazione dei dati e solo il 20% del loro tempo all'analisi effettiva. Questo capitolo ti mostrerà come diagnosticare i problemi nei tuoi dati, come gestire i valori mancanti e gli outlier o valori anomali. Imparerai poi a conoscere la visualizzazione, un altro strumento essenziale per esplorare i tuoi dati e comunicare i tuoi risultati.

Exercise 1: Preparazione dei dati Exercise 2: La verità è là fuori Exercise 3: Sei pronto?Exercise 4: Analisi esplorativa dei dati Exercise 5: EDA numerica Exercise 6: EDA visiva Exercise 7: Visualizzazione Exercise 8: Dashboard interattive Exercise 9: Migliorare una dashboard

In questo capitolo finale, parleremo di sperimentazione e previsione! Iniziando con gli esperimenti, parleremo dei test A/B e passeremo alla previsione di serie temporali, dove impareremo a prevedere eventi futuri. Infine, concluderemo con il machine learning, esaminando l'apprendimento supervisionato e il clustering.

Exercise 1: Test A/B Exercise 2: Creare un flusso di lavoro per i test A/B Exercise 3: Significatività statistica Exercise 4: Risultati intermedi Exercise 5: Previsione di serie temporali Exercise 6: Classificazione dei dati di serie temporali Exercise 7: Interpretare un grafico di serie temporali Exercise 8: Machine Learning supervisionato Exercise 9: Quando utilizzare l'apprendimento supervisionato Exercise 10: Caratteristiche ed etichette Exercise 11: Valutazione del modello Exercise 12: Clustering Exercise 13: Supervisionato vs. Non supervisionato Exercise 14: Selezionare la dimensione del cluster Exercise 15: Congratulazioni!