Phân Tích Dữ Liệu Trong Marketing - Joseph F. Hair, Jr

Cuốn sách này giới thiệu một số công cụ phần mềm phân tích phổ biến nhất hiện nay, chẳng hạn như Tableau và Python. Những công cụ này không chỉ giúp bạn trực quan hóa dữ liệu mà còn hỗ trợ mạnh mẽ trong việc phân tích một lượng dữ liệu lớn. Hơn nữa, người đọc cũng sẽ được tìm hiểu sâu về nhiều lĩnh vực phân tích tiên tiến như:

- Phân tích mạng xã hội: Khám phá cách dữ liệu từ mạng xã hội có thể cung cấp thông tin chi tiết về hành vi và sở thích của người tiêu dùng.

- Phân tích website: Hiểu cách thức phân tích dữ liệu truy cập trang web để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

- Học máy tự động: Áp dụng các thuật toán học máy để tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu.

- Mạng nơ-ron: Sử dụng mạng nơ-ron để cải thiện khả năng dự đoán và phân tích sâu.

- Phân tích nhận thức: Những kỹ thuật mới để hiểu được cách người dùng tương tác với sản phẩm và dịch vụ.

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Kỹ thuật này giúp phân tích văn bản và giọng nói để rút ra những hiểu biết sâu sắc.

Cấu trúc sách:

+ Chương 1 đến Chương 4: Thảo luận về các nguyên tắc cơ bản của phân tích, quản trị dữ liệu, khám phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu trong việc áp dụng phân tích marketing.

+ Chương 5, 6 và 7: Thảo luận 3 phương pháp học có giám sát phổ biến nhất: hồi quy bội, mạng nơ-ron và học máy tự động.

+ Chương 8 và 9: Thảo luận về 2 phương pháp học không giám sát: phân tích cụm (dùng để phân khúc thị trường) và phân tích giỏ hàng.

+ Chương 10, 11 và 12: Lần lượt thảo luận các phương pháp phân tích mới xuất hiện, bao gồm: xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích mạng xã hội và phân tích website.