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As aplicações de Estatística em Marketing têm crescido significativamente nos últimos anos e os Modelos Logísticos estão entrem as técnicas mais utilizadas para análise de mercado. Assim, nesse curso mostramos de forma totalmente aplicada como utilizar modelos de regressão logística para melhorar algumas atitudes das empresas com relação a estratégia de marketing.

O que você aprenderá

  • Prever comportamentos demográficos
  • Diferença entre regressão linear e regressão logística
  • Como usar o Excel para estimar e otimizar um modelo logístico
  • Estudo de Caso em E-commerce de Moda Feminina
  • Estudo de Caso para Assinaturas em Revistas

Requisitos 

Descrição

Neste curso, mostramos como utilizar a estatística para melhorar tomadas de decisões de empresas com relação as suas estratégias de marketing. Abordamos métodos os quais permitem identificar os melhores consumidores para definir ações para promoções e intervenções de negócios.

Durante o curso são utilizados dois estudos de casos. O primeiro refere-se a análise de clientes de e-commerce de luxo, de moda feminina, e o segundo refere-se a análise de assinantes de revistas. No primeiro estudo o objetivo principal é identificar clientes com alto potencial de abandonar o carrinho de compras. Já no segundo estudo o objetivo é análise de consumidores que têm maiores chances de se tornar assinante de uma revista.

Para quem é este curso:

  • Profissionais de Vendas
  • Profissionais Marketing Intelligence
  • Estudantes de Administração, Publicidade e Marketing

Incluído no Curso

  • 3 horas de vídeo aulas
  • 08 Recursos para download (modelos no Excel)
  • Acesso total vitalício
  • Acesso no dispositivo móvel e desktop
  • Certificado de conclusão com link para autenticação

Condições de Pagamento*

Parcelamos em até 10x no cartão de crédito ou à vista no boleto bancário, pelo sistema PagSeguro.

Após realizado o pagamento o aluno terá até 7 dias para desistir do curso ou antes de concluir o primeiro módulo (o que vencer primeiro). Caso o aluno desista do curso será reembolsado em até 30 dias com o valor integral, menos 4% referente às taxas administrativas.

Para alunos residentes fora do Brasil emitimos ordem de pagamento pelo sistema PayPal. Para mais informações enviar mensagem para financeiro@metodosexatos.com.br

Professor responsável


andre santosAndré L.M.F. Santos

Matemático/Estatístico com Mestrado em Eng. de Produção.

Profissional com mais de 20 anos de experiência na área de Marketing Analytics e setor Acadêmico.

PhD em Estratégia de Negócios (em progresso). Mestre de Engenharia de Produção. Especialista em Matemática/Estatística.

Currículo do Curso

INTRODUÇÃO
Apresentação 00:13:36
Metodologia 00:04:12
MA – 203 Regressão Logística – Introdução 00:01:43
MA – 204 Regressão Logística – Objetivos 00:08:06
MODELO LOGÍSTICO
MA – 205 Regressão Logística – Representação Matemática 00:10:45
MA – 206 Máxima Verossimilhança da Regressão Logística 00:07:44
MA – 207 Likelihood para Estimar o Modelo de Regressão Logística no Excel 00:12:54
ESTUDO DE CASO
MA – 208 Atividade – Estudo de Caso Assinantes de Revista 00:02:11
MA – 209 Solução – Estudo de Caso Assinantes de Revista (Modelo 1) 00:08:06
MA – 210 Solução – Estudo de Caso Assinantes de Revista (Modelo 2) 00:06:07
MA – 211 Odds Ratio e Interpretação dos Coeficientes da Regressão Logit 00:05:56
MA – 212 Regras para Ajuste e Validação de Modelos Logísticos 00:05:00
MA – 213 Ajuste do Modelo Logit 1 00:08:54
MA – 214 Ajuste do Modelo Logit 2 00:06:00
MA – 215 Teste e Validação do Modelo Classificado de Máxima Entropia 00:04:53
PROJETO FINAL
MA – 216 Projeto Final Logit – Estudo de Caso E-commerce de Moda Feminina 00:08:44
MA – 217 Projeto Final Logit – Qualidade da Base de Dados 00:15:33
MA – 218 Projeto Final Logit – Amostra 00:14:28
MA – 219 Projeto Final Logit – Resultados do Modelo 00:07:27
MA – 220 Resumo sobre Modelos Logísticos 00:06:40
Slides – Modelos de Regressão Logística 00:00:00

Resenhas do Curso

N.D

classificações
  • 5 estrelas0
  • 4 estrelas0
  • 3 estrelas0
  • 2 estrelas0
  • 1 estrelas0

Nenhuma resenha foi encontrada para este curso.

5 ALUNOS INSCRITOS

Melhores Classificados

Revisões do Curso

  • Introdução à Bioestatística com Computação Científica

    Excelente 5

    Muito bem explicado.
    Ramiro Nery de Souza
  • Curso Estatística Descritiva

    Muito bom! 4

    O conteúdo é muito bem explicado em um ritmo que, mesmo quem não tem muita experiência em estatística pode acompanhar. Pra quem já tem experiência, pode ser muito básico, mas é sempre bom rever os conceitos.
    Fábio Baum
  • Planejamento de Estudos Estatísticos

    Parabéns

    Muito bom. Foi possível aprender diversos conceitos.
    LeonardoFelipedasChagas
  • Pré-cálculo I

    Excelente 5

    Curso muito bom, está ajudando muito há relembrar os conceitos matemáticos.
    guilhermevfc
  • Computação Científica com R

    5

    Adorei o curso! A explicação é objetiva, o professor realiza a prática através de exemplos no Rstudio. Estão de parabéns! Gostei bastante!
    Angélica Rodrigues de Lima
  • Computação Científica com R

    5

    O curso é excelente para quem está iniciando ou até mesmo quem ficou muito tempo sem contato com a ferramenta e precisava relembrar alguns conceitos básicos. O André segue uma didática muito boa.
    AndersonAlmeida
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