Date pentru prioritizarea efortului și a trainingului (1)

În restaurantul tău, un om de știință date a modelat probabilitatea ca un client să recomande serviciul vostru. Modelul prezice răspunsul la întrebarea 1, folosind întrebările 2-5 ca date de intrare. Răspunsurile pot varia între 1 și 10, iar valorile 8, 9 și 10 sunt considerate succes. Întrebările sunt:

Cât de probabil este să ne recomanzi restaurantul? (1-10)
A fost comanda onorată în timp util? (1-10)
A fost ospătarul prietenos? (1-10)
A fost zona de servire curată? (1-10)
Cât de mulțumit ai fost de opțiunile culinare oferite? (1-10)

Folosind rezultatele modelului și graficul corespunzător, ce aspect al serviciului din restaurant nu ar trebui să fie în centrul atenției, deoarece restaurantul obține scoruri bune în mod frecvent, dar clienții nu îl consideră important?

Acest exercițiu face parte din cursul

Decizii Bazate pe Date pentru Afaceri

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Decizii Bazate pe Date pentru Afaceri

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

În acest capitol, te vei familiariza cu cadrul de luare a deciziilor bazate pe date. Vei afla mai multe despre diferitele tipuri de analiză a datelor și obiectivele acestora. La final, vei putea înțelege unde se încadrează fiecare decizie în cadrul acestui framework.

Exercise 1: Bun venit!Exercise 2: Structurarea unei probleme bazate pe date Exercise 3: Investigarea unei analize Exercise 4: Analiza ca o călătorie Exercise 5: Maturitate analitică Exercise 6: Capcane frecvente Exercise 7: Aplicarea metodelor și obiectivelor Exercise 8: Identifică metoda Exercise 9: Identifică obiectivul Exercise 10: Clasificarea restului cursului

Vom aplica procesul de luare a deciziilor bazate pe date într-un context de marketing. Vei folosi date pentru a optimiza cheltuielile publicitare, pentru a identifica oportunități de arbitraj în traficul web și chiar pentru a prognoza lansări de produse noi cu date limitate, dar relevante.

Exercise 1: Exemple din marketing Exercise 2: Găsirea celui mai bun model Exercise 3: Focalizare pe creștere Exercise 4: Concentrează-te pe o achiziție eficientă Exercise 5: Concentrează-te pe profitabilitate Exercise 6: Arbitrajul publicitar Exercise 7: Identifică exemple de arbitraj Exercise 8: Identifică oportunitatea de arbitraj Exercise 9: Calculează profitul Exercise 10: Previzionarea produselor bazată pe date Exercise 11: Alege analogii corecți pentru P, Q și M Exercise 12: Dashboard de modelare a difuziei

Să înveți să folosești datele pentru a fundamenta decizii financiare poate fi atât satisfăcător, cât și profitabil. În acest capitol, vei analiza oportunități de investiții folosind date din domeniul creditului de consum, al imobiliarelor și chiar dintr-o piață neconvențională – cea a obiectelor de colecție.

Exercise 1: Investiții tradiționale: risc vs. recompensă Exercise 2: La ce folosește rata fără risc?Exercise 3: Folosește un grafic de tip CAPM pentru a alege investiția Exercise 4: Investiții în alte active tradiționale Exercise 5: Calculează venitul brut din chirie Exercise 6: Analizează cea mai bună investiție după rata de capitalizare Exercise 7: Selectează cea mai bună oportunitate de investiție Exercise 8: Investiții neconvenționale: Magic the Gathering Exercise 9: Definirea unei simulări Exercise 10: Găsește prețul maxim pe care ești dispus să îl plătești Exercise 11: Calculează profitul estimat

În ultimul capitol, vei aplica datele pentru a calcula piața totală adresabilă a unui startup, vei învăța despre curbele cererii și ofertei folosite în planificarea personalului și vei descoperi cum să identifici zonele de îmbunătățire pornind de la feedback-ul clienților. Vei dobândi astfel experiență practică în identificarea oportunităților de optimizare și în susținerea operațiunilor de afaceri existente.

Exercise 1: Piața totală adresabilă Exercise 2: TAM: dimensionarea pieței de sus în jos Exercise 3: TAM: dimensionarea pieței de jos în sus Exercise 4: Curba cererii: mese și băuturi Exercise 5: Cererea de fast-food (în viteză maximă)Exercise 6: Analizarea unui forecast Exercise 7: Curba ofertei: chelnerii din restaurantul tău Exercise 8: Revizuirea formulei Erlang-C Exercise 9: Ia o decizie de planificare bazată pe date!Exercise 10: Feedback-ul clienților pentru îmbunătățirea operațiunilor Exercise 11: Date pentru prioritizarea efortului și a trainingului (1)

Exercițiul curent

Exercise 12: Date pentru direcționarea efortului și a trainingului (2)Exercise 13: Concluzie