Analiza marketingowa:

Część 1: Przetwarzanie danych marketingowych w excelu; Rozdział 1: Żonglowanie danymi marketingowymi za pomocą tabel przestawnych; Rozdział 2: Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą wykresów Excela; Rozdział 3: Przetwarzanie danych marketingowych za pomocą funkcji Excela; Część 2: Wycenianie; Rozdział 4: Wyznaczanie krzywej popytu i optymalizacja ceny za pomocą dodatku Solver; Rozdział 5: Sprzedaż wiązana; Rozdział 6: Strategia cen nieliniowych; Rozdział 7: Strategia śmietanki cenowej; Rozdział 8: Zarządzanie przychodem; Część 3: Prognozowanie;Rozdział 9. Regresja liniowa i korelacja; Rozdział 10: Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem regresji wielorakiej; Rozdział 11: Prognozowanie z uwzględnieniem przypadków szczególnych; Rozdział 12: Modelowanie trendów i sezonowości sprzedaży; Rozdział 13: Prognozowanie sprzedaży metodą proporcji średnich ruchomych; Rozdział 14: Metoda Wintersa; Rozdział 15: Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem sieci neuronowych; Część 4: Czego chcą klienci?; Rozdział 16: Analiza łączona; Rozdział 17: Regresja logistyczna; Rozdział 18: Analiza wyborów dyskretnych; Część 5: Wartość klienta; Rozdział 19: Wyznaczanie życiowej wartości klienta; Rozdział 20: Wyznaczanie wartości przedsięwzięcia na podstawie wartości klienta; Rozdział 21: Wartość klienta, symulacja Monte Carlo i podejmowanie decyzji marketingowych; Rozdział 22: Lokowanie zasobów marketingowych w utrzymywanie i pozyskiwanie klientów; Część 6: Segmentacja rynku; Rozdział 23: Analiza skupień; Rozdział 24: Filtrowanie zespołowe; Rozdział 25: Segmentacja rynku z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego; Część 7: Prognozowanie sprzedaży nowego produktu; Rozdział 26: Prognozowanie sprzedaży nowego produktu za pomocą krzywej S; Rozdział 27: Model dyfuzji Bassa; Rozdział 28: Prognozowanie okresu sprzedaży produktu z wykorzystaniem zasady kopernikańskiej; Część 8: Sprzedaż detaliczna; Rozdział 29: Analiza koszyka zakupów i winda sprzedażowa; Rozdział 30: Analiza RFM i optymalizacja bezpośrednich kampanii wysyłkowych; Rozdział 31: Model SCAN*PRO i jego odmiany; Rozdział 32: Optymalizacja przestrzeni na półkach i zasobów sprzedażowych; Rozdział 33: Prognozowanie sprzedaży na podstawie kilku punktów danych; Część 9: Reklama; Rozdział 34: Ocena skuteczności wydatków na reklamę; Rozdział 35: Modele wyboru mediów reklamowych; Rozdział 36: Reklamy PPC w Internecie; Część 10: Narzędzia do badania rynku; Rozdział 37: Analiza głównych składowych; Rozdział 38: Skalowanie wielowymiarowe; Rozdział 39: Algorytmy klasyfikacyjne: naiwny klasyfikator Bayesa i analiza dyskryminacyjna; Rozdział 40: Jednoczynnikowa analiza wariancji; Rozdział 41: Dwuczynnikowa analiza wariancji; Część 11:Internet i marketing społecznościowy; Rozdział 42: Sieci; Rozdział 43: Matematyka w punktach przełomowych; Rozdział 44: Marketing wirusowy; Rozdział 45: Eksploracja tekstu. [G]