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.

Marketing examples

Finding the best model

Focus on growth

Focus on efficient acquisition

Focus on profitability

Ad arbitrage

ID arbitrage examples

Identify the arbitrage opportunity

Calculate the profit

Data-driven product forecasting

Choose the right P, Q & M analogs

Diffusion modeling dashboard

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.

Toplam erişilebilir pazar

TAM: yukarıdan aşağı pazar büyüklüğü

TAM: aşağıdan yukarıya pazar tahmini

Talep eğrisi: yemekler ve içecekler

Hızlı (& öfkeli) yiyecek talebi

Bir tahmini mercek altına almak

Arz eğrisi: restoranın için garsonlar

Erlang-C

Erlang-C’nin parçası

Erlang-C’nin parçası değil

Erlang-C’yi Gözden Geçirme

Veri odaklı bir vardiya planı kararı ver!

Operasyonunu geliştirmek için müşteri geri bildirimi

Çabayı ve eğitimi odaklamak için veriler (1)

Çabayı ve eğitimi odaklamak için veriler (2)

Kapanış

Data-Driven Business Operations

Veri okuryazarlığı, sadece veri bilimciler ve analistler için değil, bir organizasyondaki her rol için gerekli bir beceridir. Şirketler artık her zamankinden daha fazla veri toplarken, herkesin bu verileri etkin biçimde okuyup analiz edebilmesi kritik önem taşır. Bu derste, veri odaklı karar vermenin temellerini öğrenecek ve bu becerileri finans, pazarlama ve operasyon dünyasından üç gerçek örneğe uygulayacaksın. Ayrıca arz-talep, maliyet-fayda ve risk-getiri çerçevelerini kullanarak nasıl yeni içgörüler ve fırsatlar ortaya çıkarabileceğini keşfedecek—veri odaklı yeni dünyada öne çıkmana yardımcı olacak pratik beceriler kazanacaksın.

<h2>Veri Okuryazarlığının Temellerini Keşfedin</h2>
Veri okuryazarlığı, veri bilimcileri ve analistler için değil, bir kuruluş içindeki her rol için gerekli bir beceridir. Şirketler her zamankinden daha fazla veri topladıkça, herkesin bu verileri verimli bir şekilde okuyup analiz edebilmesi çok önemlidir. 
<br><br>
<h2>Veri temelli karar verme</h2>
Bu kursta, veriye dayalı karar vermenin temellerini öğrenecek ve bu becerileri finans, pazarlama ve operasyon alanlarından üç gerçek hayattan örnek üzerinde uygulayacaksınız. Ayrıca, arz ve talep, maliyet ve fayda, risk ve ödül çerçevelerini uygulayarak yeni içgörüler ve fırsatlar keşfetmeyi öğrenecek ve veri odaklı yeni dünyada başarılı olmanıza yardımcı olacak pratik beceriler kazanacaksınız.

Machine Learning for Business

Kodlama gerektirmeyen pratik veri çerçeveleriyle daha iyi iş kararları alın.

Veri Odaklı İş Kararları

Kodlama gerektirmeyen pratik veri çerçeveleri uygulayarak daha iyi iş kararları almayı keşfedin.

Arz eğrisi: restoranın için garsonlar

Create Your Free Account