Проекты по анализу данных: совместный анализ на основе выбора с помощью Python
Узнайте, как проводить совместный анализ на основе выбора с использованием Python для расшифровки предпочтений потребителей и принятия решений о продуктах, основанных на данных.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Понимание того, что клиенты действительно ценят, является ключом к разработке успешных продуктов и моделей подписки. Совместный анализ на основе выбора является золотым стандартом методологии исследования рынка, используемой ведущими платформами подписки для анализа компромиссов и прогнозирования поведения потребителей. Этот текстовый курс проведет вас через процесс настройки, выполнения и интерпретации проекта совместного анализа с использованием Python.
Вы перейдете от понимания базовой теории предпочтений потребителей к выполнению полного, реального аналитического рабочего процесса. Работая с практическим тематическим исследованием подписки на услуги, вы узнаете, как очищать данные о предпочтениях, создавать модели дискретного выбора и моделировать долю рынка в различных конфигурациях продуктов.
Что вы узнаете:
- Понять основные экономические и статистические теории, лежащие в основе моделирования дискретного выбора
- Разработка атрибутов и уровней совместных обследований для отражения реалистичных компромиссов потребителей
- Очистить и структурировать необработанные данные обследования с использованием современных библиотек данных Python
- Оценка потребительских услуг с использованием логической регрессии и моделей выбора
- Прогнозирование доли рынка и моделирование выбора клиентов в различных ценовых и функциональных сценариях
- Применять современные пакеты Python и виртуальные среды для обеспечения воспроизводимого анализа данных
Мы начнем с основной терминологии и основных математических понятий теории полезности. Оттуда вы будете продвигаться шаг за шагом через подготовку данных, оценку модели и методы бизнес-ориентированного моделирования с использованием четких письменных объяснений и примеров структурированного кода.
Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, менеджеров по продуктам и исследователей рынка, которые имеют базовое знание Python, но не знакомы с совместным анализом. Не требуется продвинутого статистического опыта.
Начните читать сегодня, чтобы овладеть аналитическими методами, которые управляют современной стратегией продукта.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 54 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Практическая клиентская аналитика с Python
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🎓 С сертификатом
Обработка больших данных с помощью Spark и Scala
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Разработка аппроксимационных алгоритмов для NP-трудных задач
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Прикладной Python для веб-разработки, машинного обучения и криптографии
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство