Harveren Data Science ikastaroa izan zen nire lehen harremana datu zientzien arloarekin eta proiektua ere izan zen nire lehenengoa. Data Science amaierako proiektuaren hasierako ideia izan zen Marketing Mix Modeling bat sortzea, non MMMren funtzioa kanpainen errendimendua ulertzea eta ebaluatzea den eta bakoitzak zenbat eraginkorragoa izan zen denboran zehar. gauzatu.
Beraz, proiektuaren helburua da identifikatzea eta ulertzea zein entrega kanal dakarten inbertsioaren itzulera (ROI) handiagoa, horrela kanpainaren aurrekontua sendoago optimizatu ahal izateko eta, horrekin batera, gero eta estrategia egokiagoa eta eraginkorragoa.
Proiektuaren exekuzioa
Beraz, aukeratutako datu-basea GitHub-en aurkitutako datu-base bat da, zeinak Hong Kong-eko (Txina) enpresa baten kanpainaren informazioa dauka, hala nola eskaria, salmentak, publizitate-gastuen datuak, SMSetan, egunkarietan, irratian, telebistan, interneten eta audientzia puntu gordinan inbertsioak. (GRP) inbertitutako kanal bakoitzeko, horrela kanpainen eraginkortasuna kalkulatzeko.
Ondoren, datuak prozesatzeko 2024ko telefono zenbakien zerrenda eguneratua mundu osotik eta eraldatzeko urratsak hasten dira.
Aurreikusi lehen 5 lerroak
Zutabe batzuei izena aldatzea
Beste zerrenda batetik zerrenda bat sortzea, beharrezkoak ez zitzaizkidan zutabeak kenduz
Modu honetan, aztertutako datuak beheko irudian daudenak baino ez ziren
Datu horietatik zenbait galderaren erantzunak jaso ahal izan dira, hala nola:
Zein kanal sortu zuen eskaera gehien?
Taula hau 2010etik 2017ra bitarteko urte guztietan zehar inbertsioak linealak izan zirela uler dezagun, antzekoak izaten jarraitzen dutela, ez zen inbertsioen jaitsierarik izan, baina inbertsioaren balio ia berdina mantenduz ere posible izan zen beherakada handia nabaritu zela. urteetan zehar salmentak Urteetan zehar, koloretako lerroak inbertsioak dira eta barrak urte bakoitzeko salmentak dira.
Komunikabide-kanalen ROI kalkulatzea, kalkulua: diru-sarrerak (erantzun aldagaia) – kostua (aldagai argigarria)*100/kostua.
Erregresio lineala.
Ikusten dugunez, erregresio linealak ez zuen clean emai emaitza on bat eman, beraz, sakonduz eta beste faktore batzuk ikertuz, gertatu zitekeena hobeto ulertzeko, faktore makroekonomiko bat identifikatu zen hori gertatzen lagundu zezakeen. Hong Kong, britainiar kolonia ohia, 1997an itzuli zen Txinara eta harrezkero bi sistema dituen lekutzat hartu da 2014an, bi sistema dituen leku baten praktikak zehazten dituen liburu zuri bat argitaratu zen eta dokumentuak oso eta oso bat eskatzen du. Esanahiaren politika zehatza ulertzea, esanez “Hong Kong-en autonomia maila altua ez da berezko boterea, buruzagitza zentralaren baimenetik 5 [concrete] ways to promote a brand on social networks soilik datorrena baizik”. Gorago azaldutako gai hau urte hauetan enpresaren errendimendua oztopatu duen faktorea izan daiteke.
Zer ikasi dugu artikulu honetatik?
Zer esan nahi du MMM akronimoak Data Sciencen?
Marketing Mix Modelatzea edo marketin mix modelatzea.
Posible al da Data Science marketinerako erabiltzea?
Bai, hainbat gauzatarako erabil dezakezu, horietako bat kanpainen ROI-a ezagutzeko.
Zer esan nahi du GRP akronimoak?
Balorazio puntu gordinak edo ikusleen puntu gordinak.
Zein da Harve’s Data Science ikastaroaren azken proiektu honen atzean?
Ezagutu Hong Kong-eko konpainia baten zein kanal ari diren ondoen, komunikabideen inbertsioak optimizatzeko.
