This capstone project will give you an opportunity to apply what we have covered in the Foundations of Marketing Analytics specialization. By the end of this capstone project, you will have conducted exploratory data analysis, examined pairwise relationships among different variables, and developed and tested a predictive model to solve a marketing analytics problem. It is highly recommended that you complete all courses within the Foundations of Marketing Analytics specialization before starting the capstone course.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Foundations of Marketing Analytics
Marketing Analytics Capstone Project
proposé par
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
11 heure pour terminer
Marketing Analytics Project Description
This module will define the goals and activities for the marketing analytics capstone project.
2 lectures
2 lectures
Capstone Overview15 min
Pre-Readings30 min
Semaine
24 heures pour terminer
Exploratory Analysis
In this module, we will begin to examine individual variables and their relationship to the status of the loan. Note, this module includes review items from previous courses in the specialization. This content is not required, but recommended as content to revisit.
9 vidéos (Total 91 min), 2 lectures, 1 quiz
9 vidéos
Meaningful Marketing Insights - Course Goals & Example 2: Performing Arts Centers8 min
Meaningful Marketing Insights - Organizing Data10 min
Meaningful Marketing Insights - The Motion Picture Industry12 min
Meaningful Markting Insights - Excel Analysis of Motion Picture Industry Data13 min
Meaningful Marketing Insights - Displaying Conditional Distributions4 min
Meaningful Marketing Insights - Analyzing Qualitative Variables3 min
Meaningful Marketing Insights - Steps in Constructing Histograms11 min
Meaningful Marketing Insights - Common Descriptive Statistics for Quantitative Data14 min
2 lectures
Activity & Explanation of Review Content45 min
Meaningful Marketing Insights - Parts 2 - 340 min
Semaine
32 heures pour terminer
Data Preparation and Model Building
While there are many ways to build a classification model, we will focus on using logistic regression, a common tool for marketing problems in which the dependent variable is binary. We will begin by choosing a single predictor variable and then determine which other variables need to be added to our analysis. In this module, we will focus on developing alternative models that all have a single predictor.
3 lectures, 1 quiz
3 lectures
Data Preparation Instructions20 min
Populating the Template20 min
Review Forecasting Models for Marketing Decisions, Parts 1 - 310 min
1 exercice pour s'entraîner
Logistic Regression Practice6 min
Semaine
41 heure pour terminer
Model Validation and Comparison
In the previous module, we estimated a model linking home ownership to whether or not a loan is considered risky. In this module, we will begin by assessing the accuracy of this model relative to a naïve model. We will then use this spreadsheet as a means of assessing how well the model performs when different predictors are used.
1 lecture, 2 quiz
1 lecture
Model Validation20 min
1 exercice pour s'entraîner
Model Validation5 min
Enseignant
David Schweidel
Associate Professor of MarketingGoizueta Business School
À propos de Université Emory
Emory University, located in Atlanta, Georgia, is one of the world's leading research universities. Its mission is to create, preserve, teach and apply knowledge in the service of humanity.
À propos du Spécialisation Foundations of Marketing Analytics
In this specialization you will learn how to:
• Find, extract, organize and describe data to support business decisions
• Identify, quantify and interpret relationships between variables
• Derive customer insights from your data
• Develop spreadsheet models to analyze data, evaluate risk and optimize business decisions
• Present and justify a course of action to management
The capstone project will give you an opportunity to apply what has been covered in the specialization to solve a marketing analytics problem.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
Coursera propose un accès universel à la meilleure formation au monde,
en partenariat avec des universités et des organisations du plus haut niveau, pour proposer des cours en ligne.
© 2019 Coursera Inc. Tous droits réservés.
