고객이 기업에 제공하는 가치를 측정하는 CLV(Customer Lifetime Value)가 다른 측정과 함께 도입됩니다. 한계와 함께 CLV를 계산하는 방법이 제시됩니다. 또한 고객 가치에 대한 두 가지 측정 기준, 즉 고객 추천 가치와 고객 영향력 가치에 대해 자세히 설명합니다. 소매 분석 및 소셜 미디어 분석 장에서 추가적인 주제를 다룹니다. 재무 분석: 마케팅과 같은 재무 분석은 데이터의 큰 소비자였습니다.
이 장에서 선택한 주제는 이 영역의 분석에 대한 하나의 통일된 사고 방식, 즉 평가입니다.aluation)를 제공합니다. 이 장에서는 양적 금융의 두 가지 주요 분야인 위험 중립 또는 "Q" 세계와 위험 회피 또는 "P" 세계에 초점을 맞춥니다. 그것은 각 세계의 분석가들의 제약과 목표, 그리고 그들의 주요 방법론에 대해 설명합니다. 블랙과 스콜스, 해리슨과 플리스카의 작품과 같은 Q-퀀트 이론을 설명합니다. 순현재가치, 자본자산 가격결정 모델, 차익거래 가격결정 이론, 효율적인 시장 가설과 같은 P-양자 이론이 제시됩니다. 재무 데이터 분석의 방법론은 자산 가격 추정, 리스크 관리, 포트폴리오 분석의 3단계 프로세스를 통해 설명됩니다.
자산 가격 추정은 5단계 과정으로 설명됩니다. 분석할 변수를 식별하는 데 랜덤 워크를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 변수를 동일하고 독립적으로 분포하는 변수로 변환하는 몇 가지 방법이 제시되어 있습니다. 분산을 모형화하는 최대우도 추정 방법이 설명되어 있습니다. 미래에 변수를 투영하는 몬테카를로 시뮬레이션과 투영 변수의 가격이 논의됩니다. 리스크 관리는 3단계 프로세스로 논의됩니다. 첫 번째 단계는 리스크 집계입니다. 코풀라 기능과 그 용도가 설명되어 있습니다. 두 번째 단계인 포트폴리오 평가는 Value at Risk와 같은 측정 기준을 사용하여 설명합니다.
세 번째 단계인 귀속은 설명됩니다. 위험에 처한 다양한 유형의 자본이 나열되어 있습니다. 포트폴리오 분석은 2단계 프로세스로 설명됩니다. 전체 포트폴리오에 대한 위험 할당에 대해 논의합니다. 포트폴리오를 새로운 위험/수익 수준으로 이동하기 위한 거래 실행이 설명되어 있습니다. MATLAB의 데이터 및 코드와 함께 10개의 각 단계를 설명하는 자세한 예가 제시되어 있습니다. 이 예는 재무 분석에 대한 독립적인 사례 연구로도 사용됩니다. 소셜 미디어 분석: 소셜 미디어 기반 분석은 기업에 있어 그 중요성과 가치가 증가하고 있습니다. 이 장에서는 광고 사용을 중심으로 소셜 미디어 및 인터넷 기반 출처에서 데이터를 수집하고 분석하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구에 대해 설명합니다. 웹 기반 분석 도구와 쿠키, 감정 분석 및 모바일 분석과 같은 분석 도구가 제공할 수 있는 정보를 설명하는 것으로 시작합니다.
온라인 플랫폼의 실시간 광고와 브라우저가 대상 웹사이트를 방문하면서 생성되는 풍부한 데이터를 소개합니다. 그것은 비디오 및 오디오 광고, 지도 기반 광고, 배너 광고를 포함하여 가능한 다양한 종류의 광고를 나열합니다. 이 광고가 표시될 수 있는 다양한 방법을 설명하고, 페이스북과 트위터 같은 소셜 미디어 사이트의 도달 범위를 자세히 설명합니다. 광고를 구매할 수 있는 다양한 방법들이 논의됩니다. 프로그램 광고와 그 구성 요소를 소개합니다. 온라인 광고 공간에 대한 실시간 입찰이 설명됩니다. A/B 실험이 정의되고 설명됩니다. 완전 무작위 설계(CRD) 실험이 논의됩니다. CRD의 회귀 모델과 예가 제시됩니다.
랜덤화된 완전한 블록 설계 실험의 필요성이 소개되었으며, 이러한 실험의 예가 나와 있습니다. 다중 변량 실험의 분석과 그 장점에 대해 논의합니다. 직교 설계와 그 의미가 설명됩니다. 이 장에서는 데이터 기반 검색 엔진 광고의 사용에 대해 논의합니다. 기업이 소비자에게 더 잘 다가가고 동향을 파악할 수 있도록 돕기 위한 데이터 활용에 대해 논의합니다. 이와 관련하여 검색 엔진의 파워에 대해 논의합니다. 다양한 플랫폼에 걸쳐 다양한 광고가 미치는 영향 파악, 귀속 문제가 소개되고 이를 해결하기 위한 모델들이 다수 설명됩니다.
첫 번째 클릭 귀인 모델, 마지막 클릭 귀인 모델, 선형 귀인 모델 및 알고리즘 귀인 모델이 설명됩니다. 의료 분석: 의료는 다시 한번 데이터, 경험 및 연구가 수백 년 동안 분석 프레임워크 내에서 공존해 온 분야입니다. 이 장에서는 의료에 대한 분석적 접근법에 대해 논의합니다. 현재 의료 분석 분야의 개요로 시작합니다. 원격 의료, 웨어러블 기술 및 인체 시뮬레이션을 포함하여 의료 서비스를 개선하기 위한 데이터 사용의 최신 혁신에 대해 설명합니다.