R ile Pazar Araştırması Veri Analizi ve Yönetişimi

Paydaşlar için araştırma çıktılarını denetlenebilir ve güvenilir kılan yönetişim kontrolleriyle birlikte, R kullanarak tekrarlanabilir analitik uygulamaları geliştireceksiniz. Kurs; yüksek veri bütünlüğü standartlarını sağlamak için dosya yönetimi ve adlandırma kuralları, meta veri etiketleme ve veri kalitesi KPI izleme ile başlar. Ardından, Tidyverse ekosistemini kullanarak çok kaynaklı veri kümelerini birleştirmek, filtrelemek ve toplamak için veri içe aktarma, düzenli (tidy) dönüşümler ve pipe tabanlı iş akışlarına yönelik temel R becerilerini tanıtır. Düzenli raporlamayı otomatikleştirmek için parametreli R Markdown raporları yazmayı ve pazar araştırmalarında yaygın olarak kullanılan regresyon ve tahmine dayalı modelleme tekniklerinin sağlamlığını değerlendirmek için çapraz doğrulama (cross-validation) ve yeniden örnekleme (resampling) gibi teşhis testleri yapmayı öğreneceksiniz. Müfredat, nitel verilerin sorumlu LLM özetlemesini ve sentetik veri değerlendirme kullanım örneklerini barındırarak, otomatik çıktılarda halüsinasyon ve yanlılığı nasıl tespit edip azaltacağınızı öğretir. Laboratuvarlar, güvenilir sonuçlar sağlamak için metrikleri kaynak verilere göre doğrulayan titiz kontrollerle eşleştirilmiş, tekrarlanabilir çıktılar üreten uçtan uca analitik boru hatları (pipelines) oluşturmaya odaklanır. Kursu bir p...