Termékelemzés: Alkalmazott adattudományi technikák a cselekvőképes fogyasztói meglátásokért

Olvasói vélemények

A könyv gyakorlati betekintést és technikákat kínál a termékelemzésben, és olyan egyedi megközelítést nyújt, amely nem található meg a tipikus adattudományi szakirodalomban. Hangsúlyt fektet a társadalomtudományokra a felhasználói viselkedés megértéséhez, és valós alkalmazásokat tartalmaz, így értékes forrás az elemzők és kutatók számára. Ugyanakkor számos hibával, köztük elgépelésekkel és helytelen definíciókkal szenved, ami csökkenti a hitelességét.

⬤ A termékelemzés haladó és gyakorlati témáit tárgyalja
⬤ hangsúlyozza a felhasználói viselkedés megértésének fontosságát
⬤ jól strukturált a gyors hivatkozáshoz
⬤ valós alkalmazásokat és példákat kínál
⬤ könnyen olvasható és emészthető.

⬤ Sok nyelvtani, helyesírási és statisztikai hibát tartalmaz
⬤ néhány kulcsfogalom és elmélet nem megfelelően van magyarázva
⬤ sűrű fejezetek, amelyek túlterhelhetik az olvasót
⬤ a szerkesztői szigor hiánya befolyásolja az érzékelt szakmaiságot.

(12 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Product Analytics: Applied Data Science Techniques for Actionable Consumer Insights

Könyv tartalma:

Ez az útmutató megmutatja, hogyan kombinálhatja az adattudományt a társadalomtudománnyal, hogy soha nem látott betekintést nyerjen az ügyfelek viselkedésébe, és így megváltoztathassa azt. Joanne Rodrigues-Craig hidat képez a prediktív adattudomány és a statisztikai technikák között, amelyek feltárják, miért történnek fontos dolgok - miért vásárolnak többet az ügyfelek, vagy miért hagyják el azonnal az oldaladat -, így több olyan viselkedést érhetsz el, amit szeretnél, és kevesebbet, amit nem.

Rodrigues-Craig kiterjedt vállalati tapasztalataira, valamint a demográfia és a szociológia mély ismereteire támaszkodva megmutatja, hogyan hozhat létre jobb elméleteket és mérőszámokat, így felgyorsíthatja a betekintés megszerzésének, a viselkedés megváltoztatásának és az üzleti érték megszerzésének folyamatát. Megtanulhatja, hogyan:

⬤ Bonyolult, tesztelhető elméletek kidolgozása az egyéni és társadalmi viselkedés megértéséhez a webes termékekben.

⬤ Gondolkodjon úgy, mint egy társadalomtudós, és kontextualizálja az egyéni viselkedést a mai társadalmi környezetekben.

⬤ Eredményesebb mérőszámokat és KPI-ket készíthet bármilyen webes termék vagy rendszer számára.

⬤ Végezzen informatívabb és megvalósíthatóbb A/B teszteket.

⬤ Felfedezze az ok-okozati hatásokat, ami a korreláció és az ok-okozati összefüggés közötti különbségek mélyebb megértését tükrözi.

⬤ A felhasználói viselkedés módosítása egy összetett webes termékben.

⬤ Tudja, hogyan alakulnak ki a releváns emberi viselkedésformák, és milyen előfeltételei vannak a megváltoztatásuknak.

⬤ Válassza ki a megfelelő statisztikai technikákat az olyan gyakori feladatokhoz, mint a többállapotú és a felemelkedés modellezése.

⬤ Használja a fejlett statisztikai technikákat a többdimenziós rendszerek modellezéséhez.

⬤ Tegye mindezt R nyelven (a mintakódok külön kódkézikönyvben állnak rendelkezésre).