数据分析与营销经理理学硕士

这个商务英语课程应用于市场营销领域，帮助学习者运用和应用合适的词汇和态度。

该课程旨在提高学生在信息技术方面的技能，以满足企业在预算跟踪、项目管理、人事管理和沟通方面的需求：包括Excel、Word、PowerPoint、团队合作工具以及专业软件。目标是提高办公软件的使用效率，快速识别和纠正错误，定制现有工具或创建新的工具。

该课程的目标是让学生掌握预算管理和报告的关键技能。重点将放在预算结构的构建上，包括综合文件的实施、项目管理控制与预算管理的关系以及仪表板的制作和监控。

该课程帮助学习者提升其简历和姿态，通过包括商业游戏、职业模拟、演讲等在内的实际情景；专业和职业化工作坊（如简历撰写、职业社交媒体、辅导等）以及行业会议和大师班。

该课程旨在发展围绕公司战略的概念和实践。课程涵盖商业计划的各个要素，使学生能够在创业方面进行规划。

这个研讨会聚焦于国家和国际背景下的谈判。特别需要考虑文化维度及其在国际谈判中的影响。国内谈判将主要围绕通过角色扮演进行的销售流程展开。

通过案例研究，本模块旨在掌握互联网营销和沟通的工具，主要涉及以下内容：

• 电子商务的最新趋势（移动商务/社交商务）。
• 将Web 2.0集成到营销策略中。
• 展示和掌握网站分析工具。
• 在不同的社交媒体上制定营销和商业策略。

了解企业在法律环境中的定位。了解在线商务和更广泛的互联网业务的法律约束。

应用Python编程中的变量来存储、修改和检索数据。评估循环实现的性能和可读性，并创建复杂的循环结构以解决高级编程问题。应用Pandas进行数据操作任务。

概述创建网站的解决方案（CMS，PHP开发，所见即所得工具等）。介绍分析工具，网站流量的主要指标：来源、转化率、停留时间等。

本课程旨在概述大数据生态系统，以及这些技术如何通过新的数据分析技术帮助实现新目标，提供对所有新技术主要组件的基础介绍及其在各个领域的使用案例。

介绍并实施R语言和Python编程，以了解其管理视角的价值，从而选择最相关的分析方法。

数据分析包括探索、转换和分析数据，以识别趋势和模式，从而揭示相关且可操作的信息，并提高效率，从而优化决策过程。现代数据分析策略允许系统和企业根据实时自动分析采取行动，确保即时和有力的结果。

数据驱动营销是营销专家用来获取信息和识别消费者及其行为趋势的过程——了解他们购买的内容、广告的有效性以及他们的导航方式。

应用SQL技能创建、读取、更新和删除数据库中的数据，使用高级功能如连接、子查询和聚合函数。

分析客户数据和活动结果，以改进营销策略，使用CRM和营销自动化工具进行细分、定位和个性化。

本课程的目标是提供统计方法和数据可视化方法的概述，以便能够简洁地描述和突出数据集中的信息。数据由一个或多个定量变量和/或一个或多个定性变量组成，在同一个样本个体上测量。将讨论以下主题：描述性统计、数据分析、个体或变量的分类、推论统计。将简要介绍和讨论所提出方法的理论方面。这些统计方法将通过实际案例进行说明，并在统计软件上实施。

无论是在敏捷环境还是更传统的结构中，实施精细的项目和团队管理。考虑所采用技术的影响和投资回报率的衡量，管理这些项目。定义和协商成本、质量和时间目标。分解项目并实施并行工程。组织项目。定义职责和任务。管理项目并管理人力和财务资源。支持变革。实施数据管理平台。

数据的经济和社会潜力巨大：它可以基于新技术开发新产品和服务，提高生产效率，并提供应对社会挑战的工具。该模块将概述围绕数据的法律框架。

从大量来源多样的数据中，推导出常规或潜在的行为，通过现代的目标定位、细分和评分技术，掌握实时行为分析，以促进多渠道促销，并直接在销售点或网站上影响消费者行为。

了解数据分析的基本工具。探索、描述和解释数据的多维性。针对营销问题提出正确的统计问题。进行简单的统计处理，以提出营销建议。

监控和分析对企业活动最相关的在线数据。在正确的时间和地点识别正确的信息，以改善决策并优化组织绩效。选择合适的工具来理解和利用这种新现实。预见市场和客户行为的变化。将数据挖掘应用于客户智能。在企业中实施客户智能项目。

了解市场上可用的各种解决方案，以优化大数据带来的重大投资决策：服务基准测试、了解价格、条款和信息来源，以保持最新。了解革命性技术及其对日常生活和客户关系的影响（RFID – 无线射频识别，NFC – 近场通信）。了解大规模传输的信息，以构建新战略。

数据挖掘被定义为从更大的原始数据集中提取可用数据的过程。企业可以借此更好地了解其客户，并制定更有效的企业战略，使其能够更优化和更明智地利用资源。

数字化使得获取大量个人信息成为可能。然而，如果不立即处理，这些数据会很快变得过时。了解市场营销人员可用的信息源，以实时准确地描述客户和潜在客户的情况或需求。

研究数据分析：描述性分析、解释性分析或预测性分析，处理简单或复杂的数据。文本分析和客户关系管理（CRM）：理解文本分析工具提供的可能性，以高程度的自动化来处理数据。提高数据库的质量（一致性、资格认证、管理非活跃联系人等）。

使用Looker进行数据探索、报告和仪表盘的创建。理解用户体验（UX）和用户界面（UI）设计的基本原则，包括设计原则和以用户为中心的设计。

算法在企业价值链中的重要性。算法如今使机器能够学习从数百万数据中检测模式或模型：相似元素的分组搜索。序列预测。连续属性预测。

通过开发适合特定活动的评分系统，根据所有可用数据来确定客户和潜在客户的价值。根据既定目标开发获取或保留策略。利用评分来更好地定位，避免与垃圾邮件相关的投诉、电子邮件退订，并实时管理营销压力。除了定位，数据的真正附加价值还在于预测消费者行为。预测客户的未来行为。识别最有利可图、最有影响力的客户。

在适当的时间分析大量数据，以评估来自新来源的数据，如社交媒体流量或潜在客户在公司网站上的点击，使定位和细分更为精确。实时了解消费者的位置。使用适当的工具收集和利用这些信息。研究分析和模拟模型。分析消费者的访问或购买行为，以优化决策。

概览不同类型的数据。包括非结构化或半结构化数据、公共数据或存储在云端的数据（在线存储），如社交媒体互动、视频、Excel文件或电子邮件附件。大规模数据库的设计与管理。了解大数据管理中的重大进展工具。理解基础技术架构以便提前预测投资。Hadoop、Map Reduce、NoSQL工具。整合与调和数据以实现营销行动的最佳投资回报率（ROI）。

掌握国际数据管理的法规环境，包括数据收集与共享。识别个人数据保护的不同方法。了解个人对其数据的同意权。整合各国快速变化的法律法规及其对未来企业使用和战略的影响。

该课程通过各种实景模拟（商业游戏、专业模拟、公开演讲等），帮助学员提升简历和职业形象；通过实践和专业化的工作坊（简历制作、专业社交媒体、职业辅导等）以及职业会议和大师班，进一步增强学员的专业能力。

将介绍并实施R语言和Python编程语言，理解其在管理中的意义，从而选择最合适的分析方法。

数字项目管理模块旨在使学生了解互动职业的世界，通过沉浸在互动传播机构的日常问题中，培养其应对能力。

如今，设计思维方法的实践非常普遍，学生将面临一个挑战，以解决设计问题、简化流程或满足需求。设计冲刺鼓励学生思考以下问题：我的挑战是否带来了最终影响？是否考虑了背景和限制？是否允许多种潜在解决方案？整合和完善建议，以便与客户对接。

使学生了解应用研究论文的期望。构建问题、进行文献综述、选择研究方法、提出建议。

在量化分析的基础上引入质化维度。此方法将探索一些关键方面，如热图的设置和分析、A/B测试、受众创建和细化、洞察捕获页面的设置以及再营销。