Projekty analizy danych: analiza wspólna oparta na wyborach z Pythonem
Naucz się przeprowadzać analizę wspólną opartą na wyborach za pomocą Pythona, aby odkodować preferencje konsumentów i kierować decyzjami dotyczącymi produktów opartymi na danych.
-
💬
Instruktor AI
Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze. -
🕐
Zacznij kiedy chcesz
Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz. -
🌐
Po polsku
Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.
O tym kursie
Zrozumienie, co klienci naprawdę cenią, jest kluczem do projektowania udanych produktów i modeli subskrypcji. Analiza wspólna oparta na wyborze jest złotą metodą badań rynku stosowaną przez najlepsze platformy subskrybcji do analizy kompromisów i przewidywania zachowań konsumentów.Ten kurs tekstowy prowadzi przez proces tworzenia, wykonywania i interpretowania projektu analizy wspólnej za pomocą Pythona.
Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowej teorii preferencji konsumenckich do wykonania kompletnego, rzeczywistego analitycznego przepływu pracy.Pracując nad praktycznym studium przypadku usługi subskrypcji, dowiesz się, jak oczyścić dane preferencyjne, budować dyskretne modele wyboru i symulować udział w rynku w różnych konfiguracjach produktów.
Czego się nauczysz:
- Zrozum podstawowe teorie ekonomiczne i statystyczne leżące u podstaw modelowania dyskretnego wyboru
- Zaprojektuj wspólne atrybuty i poziomy ankiety, aby uchwycić realistyczne kompromisy konsumenckie
- Wyczyść i uporządkuj surowe dane z ankiety za pomocą nowoczesnych bibliotek danych Pythona
- Oszacuj narzędzia częściowe dla konsumentów za pomocą regresji logistycznej i modeli wyboru
- Przewidywanie udziału w rynku i symulacja wyborów klientów w różnych scenariuszach cenowych i funkcjonalnych
- Zastosuj nowoczesne pakowanie Pythona i środowiska wirtualne, aby zapewnić powtarzalną analizę danych
Zaczynamy od podstawowej terminologii i podstawowych pojęć matematycznych teorii użyteczności.Następnie będziesz postępować krok po kroku poprzez przygotowanie danych, oszacowanie modelu i techniki symulacji skoncentrowane na biznesie, wykorzystując jasne, pisemne wyjaśnienia i przykłady kodu strukturalnego.
Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, menedżerów produktów i badaczy rynku, którzy mają podstawową znajomość Pythona, ale są nowi w analizie połączonej.Nie jest wymagane zaawansowane tło statystyczne.
Zacznij czytać już dziś, aby opanować techniki analityczne, które napędzają nowoczesną strategię produktową.
Co otrzymasz
-
📜
Certyfikat ukończenia
Dodaj do profilu LinkedIn -
💬
Osobisty tutor AI
Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili. -
🎧
Wersja audio w zestawie
Ucz się w drodze — bez ekranu -
♾️
Dożywotni dostęp
Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia -
📱
Telefon lub komputer
Działa wszędzie, na każdym urządzeniu -
💸
Zwrot w 14 dni
Bez pytań -
⚡
Krótko i konkretnie
2 godz 54 min praktycznej treści
Recenzje
Brak recenzji — bądź pierwszą osobą, która podzieli się doświadczeniem.
Inni uczyli się też
🏆 Najpopularniejszy
🎓 Z certyfikatem
Praktyczna analiza klienta z Pythonem
Certyfikat
Praktyka
SR 50.00
→
🎓 Z certyfikatem
Przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Spark i Scala
Certyfikat
Praktyka
SR 50.00
→
💼 Gotowy do pracy
🎓 Z certyfikatem
Stosowany Python dla sieci Web, uczenia maszynowego i kryptografii
Certyfikat
Praktyka
SR 50.00
→
🔥 Poszukiwany
🎓 Z certyfikatem
Praktyczna inżynieria danych Pythona
Certyfikat
Praktyka
SR 50.00
→
Najczęstsze pytania
Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +
Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.
Jak zapłacić? +
Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.
Czy mogę otrzymać zwrot? +
Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.
Jak długo będę mieć dostęp? +
Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.
Czy dostanę certyfikat? +
Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.
Stworzony dla uczących się w
IT
Design
Finanse
Marketing
Ochrona zdrowia
Edukacja
Hotelarstwo
Produkcja