Marketing Analytics : Data-Driven Techniques with Microsoft Excel /
Regresión lineal simple y correlación; 10) Uso de regresión múltiple para pronosticar ventas; 11) Pronosticar en presencia de eventos especiales; 12) Modelado de tendencia y estacionalidad; 13) Método de pronóstico de relación con la media móvil; 14) Método de Winters; 15) Uso de redes neuronales pa...
Gorde:
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Indianápolis, EUA :
Wiley,
2014, c2014
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| 245 | 1 | 0 | |a Marketing Analytics : |b Data-Driven Techniques with Microsoft Excel / |c W.L. Winston. |
| 264 | 4 | |a Indianápolis, EUA : |b Wiley, |c 2014, c2014 | |
| 264 | 2 | |a Birmingham, EUA : |b EBSCOhost [distribución], |c 2024 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XXX, 690 p.) | ||
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| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a computadora |b c |2 rdamedio | ||
| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 506 | 0 | |a Licencias ilimitadas | |
| 520 | |a Regresión lineal simple y correlación; 10) Uso de regresión múltiple para pronosticar ventas; 11) Pronosticar en presencia de eventos especiales; 12) Modelado de tendencia y estacionalidad; 13) Método de pronóstico de relación con la media móvil; 14) Método de Winters; 15) Uso de redes neuronales para pronosticar ventas. IV ¿Qué quieren los clientes?: 16) Análisis conjunto; 17) Regresión logística; 18) Análisis de elección discreta; 19) Cálculo del valor del cliente de por vida; 20) Utilizar el valor del cliente para valorar un negocio; 21) Valor para el cliente, simulación de Monte Carlo y toma de decisiones de marketing; 22) Asignación de recursos de marketing entre adquisición y retención de clientes. VI Segmentación del mercado; 23) Análisis de conglomerados; 24) Filtrado colaborativo; 25) Uso de árboles de clasificación para la segmentación; 26) Uso de curvas S para pronosticar las ventas de un nuevo producto; 27) El modelo de difusión de graves; 28) Utilizar el principio copernicano para predecir la duración de ventas futuras; 29) Análisis y elevación de la cesta de mercado; 30) Análisis RFM y optimización de campañas de correo directo; 31) Utilización del Modelo SCAN*PRO y sus variantes; 32) Asignación de espacio comercial y recursos de ventas; 33) Previsión de ventas a partir de unos pocos puntos de datos; 34) Medición de la efectividad de la publicidad; 35) Modelos de selección de medios; 36) Publicidad online de pago por clic (PPC). | ||
| 520 | |a X Herramientas de investigación de mercados: 37) Análisis de componentes principales (PCA); 38) Escalamiento multidimensional (MDS); 39) Algoritmos de clasificación: clasificador Naïve Bayes y análisis discriminante; 40) Análisis de varianza: ANOVA unidireccional; 41) Análisis de varianza: ANOVA de dos vías. XI Internet y marketing social: 42) Redes; 43) Las matemáticas detrás del punto de inflexión; 44) Marketing viral; 45) Minería de textos. | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Redes Sociales (Internet) - |x Aspectos Económicos | ||
| 650 | |a Internet - |x Aspectos Económicos | ||
| 650 | |a Algoritmos Computacionales | ||
| 650 | |a Hoja de Cálculo | ||
| 650 | |a Paquetes Estadísticos | ||
| 650 | |a Paquetes (Software) | ||
| 650 | |a Bases de Datos | ||
| 650 | |a Minería de Datos | ||
| 650 | |a Decisiones Estadísticas | ||
| 650 | |a Toma de Decisiones - |x Análisis de Información | ||
| 650 | |a Modelos Predictivos | ||
| 650 | |a Inteligencia de Negocios | ||
| 650 | |a Comportamiento del Consumidor | ||
| 650 | |a Segmentación del Mercado | ||
| 650 | |a Investigación de Mercado - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Publicidad | ||
| 650 | |a Mercadotecnia Viral | ||
| 650 | |a Mercadotecnia - |x Modelos Matemáticos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Ciencias Administrativas | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://ezproxy.iteso.mx/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=686065 |y Ver documento en línea |
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