Análise de negócios: De dados para insights

Formule decisões de negócios baseadas em dados que levem sua empresa ao sucesso

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TBD

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3 meses, online
6-8 horas por semana

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Por que estudar análise de negócios?

O curso on-line de três meses da Wharton — Análise de negócios: de dados para insights — fornece aos gerentes e líderes as ferramentas necessárias para ultrapassar a concorrência. Aproveite a oportunidade para transformar os dados em uma vantagem competitiva.

US$274,3 bilhões

A IDC prevê que o mercado de análise e big data chegará a U$274,3 bilhões em receita até 2022

FONTE: BUSINESS WIRE

55%

De acordo com uma pesquisa sobre a COVID-19 realizada pela Sisense em 2020, 55% das empresas usaram dados para melhorar sua eficiência durante a pandemia, enquanto 47% confiaram neles para melhorar as interações com os clientes e 45% os usaram para prever resultados de negócios.

FONTE: SISENSE

80%

do conteúdo transmitido na Netflix é conduzido por análises — especificamente seu mecanismo de recomendação.

FONTE: WIRED UK

Para quem é este curso?

O curso de Análise de negóciosé projetado para dar aos participantes uma compreensão de como olhar para os dados e identificar insights, melhorar sua capacidade de fazer previsões de longo prazo e prescrever ações futuras para ajudar a tomar melhores decisões de negócios.

O curso é ideal para:

Executivos de alto escalão que buscam acompanhar as tendências atuais, usar a análise de negócios como uma vantagem estratégica e tomar mais decisões baseadas em dados.

Gerentes de nível médio a sênior que procuram aprender como a análise pode ajudar a melhorar o desempenho em sua área funcional, ao mesmo tempo em que impactam os negócios e crescem em suas funções.

Os analistas que desejam compreender as implicações de negócios da análise, se equipam melhor para obter insights relevantes para os negócios e crescer em suas carreiras.

Consultores que buscam oferecer melhores insights a seus clientes com base nas ideias mais recentes em análise de negócios e aprender abordagens estruturadas de solução de problemas por meio de análises.

  • Gerentes de contas
  • CEOs
  • Diretores executivos
  • Gerentes de produto
  • Diretores assistentes
  • Diretores de marketing
  • Analistas financeiros
  • Analistas de negócios
  • CIOs
  • Vice-presidentes
  • Consultor
  • Gerente de projeto
  • Gerente de operações
  • Gerente de estratégia de negócios
  • Diretor de finanças

Depoimentos dos participantes

Sua experiência de aprendizado

Estruturas

Proporcionada por meio de aulas em vídeo

Exemplos reais

Apresentados por meio de uma combinação de vídeo e palestras online ao vivo

Aplicativos para conjuntos de dados

Aprenda por meio de tarefas e feedback individuais

Debriefing dos aprendizados

Apresentado por meio de uma combinação de aulas em vídeo gravadas e ao vivo

4 Sessões de ensino ao vivo com professores da Wharton

1 Simulação de Análise de Dados

Módulos do curso

Módulo de orientação:

Orientação e introdução à análise de negócios

Módulo 1:

Análise descritiva: Coletar insights

Identifique métodos eficazes para coletar dados sobre o comportamento do cliente e use-os para tomar melhores decisões para o seu negócio.

Módulo 2:

 Análise descritiva: Descrever e prever eventos Futuros

Aprenda a usar dados históricos, como tendências e padrões de consumo, para estimar previsões para o futuro.

Módulo 3:

 Análise preditiva: Criar previsões usando dados

Escolha a ferramenta certa para a tomada de decisões para criar estratégias de negócios futuras e determinar os tipos de previsões que você pode fazer para criar estratégias futuras.

Módulo 4:

Análise preditiva e prescritiva: Aplicativo e kit de ferramentas

Aplique modelos de otimização a desafios de negócios específicos com baixa incerteza e determine o resultado mais favorável para o seu negócio.

Módulo 5:

Análise preditiva: Ferramentas para tomada de decisões

Interprete e visualize os resultados dos modelos de simulação para avaliar decisões de negócios complexas em ambientes incertos.

Módulo 6:

Análise preditiva: Uso de dados para prever o desempenho do funcionário

Use a análise de dados para obter insights sobre os principais componentes do ciclo de pessoal para o seu negócio — contratação, mobilidade interna e atrito.

Módulo 7:

 Análise prescritiva: Fornecer recomendações para mudar o comportamento

Escreva prescrições para a tomada de decisão baseada em dados para sua organização usando modelos de otimização.

Módulo 8:

Análise prescritiva: Determinar os resultados mais favoráveis

Determine o resultado mais favorável para uma decisão de negócios usando árvores de decisão em conjunto com otimização e simulação.

Módulo 9:

Aplicação de análises para negócios

Explique componentes importantes de diferentes casos de uso de análises em negócios e crie um plano para colocar os dados para trabalhar em sua organização.

Módulo de orientação:

Orientação e introdução à análise de negócios

Módulo 5:

Análise preditiva: Ferramentas para tomada de decisões

Interprete e visualize os resultados dos modelos de simulação para avaliar decisões de negócios complexas em ambientes incertos.

Módulo 1:

Análise descritiva: Coletar insights

Identifique métodos eficazes para coletar dados sobre o comportamento do cliente e use-os para tomar melhores decisões para o seu negócio.

Módulo 6:

Análise preditiva: Uso de dados para prever o desempenho do funcionário

Use a análise de dados para obter insights sobre os principais componentes do ciclo de pessoal para o seu negócio — contratação, mobilidade interna e atrito.

Módulo 2:

 Análise descritiva: Descrever e prever eventos Futuros

Aprenda a usar dados históricos, como tendências e padrões de consumo, para estimar previsões para o futuro.

Módulo 7:

 Análise prescritiva: Fornecer recomendações para mudar o comportamento

Escreva prescrições para a tomada de decisão baseada em dados para sua organização usando modelos de otimização.

Módulo 3:

 Análise preditiva: Criar previsões usando dados

Escolha a ferramenta certa para a tomada de decisões para criar estratégias de negócios futuras e determinar os tipos de previsões que você pode fazer para criar estratégias futuras.

Módulo 8:

Análise prescritiva: Determinar os resultados mais favoráveis

Determine o resultado mais favorável para uma decisão de negócios usando árvores de decisão em conjunto com otimização e simulação.

Módulo 4:

Análise preditiva e prescritiva: Aplicativo e kit de ferramentas

Aplique modelos de otimização a desafios de negócios específicos com baixa incerteza e determine o resultado mais favorável para o seu negócio.

Módulo 9:

Aplicação de análises para negócios

Explique componentes importantes de diferentes casos de uso de análises em negócios e crie um plano para colocar os dados para trabalhar em sua organização.

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Métodos e ferramentas

Métodos de coleta de dados

  • Coleta de dados descritivos: Pesquisas, Net Promoter Score (NPS) e autorrelatos
  • Coleta passiva de dados

Testes A/B

Correlações e causalidade

Previsões

  • Objetivo e subjetivo
  • Faixa ou variação sazonal
  • Suavização exponencial
  • Estatística descritiva
  • Tendências e sazonalidade
  • Novo produto

Análise de regressão

Ferramentas de simulação

  • Analysis ToolPak
  • Ferramenta de otimização Solver

Visualização e interpretação de dados

Modelos de otimização

Árvores de decisão

Exemplos do setor

Bens de consumo embalados

Como a Starbucks está identificando a quais clientes oferecer promoções a fim de maximizar o retorno sobre o investimento (RoI)?

Serviços Financeiros

Como a American Express usa os dados de redes sociais para prever se você desistirá do seu cartão American Express?

Mídia

Como a Netflix está usando a marcação de metadados para saber o que você assiste e para criar conteúdo relevante?

Varejo

Por que as lojas estavam esgotando seu estoque da revista Time ou vendendo apenas uma pequena fração dele?

Vestuário

Como a Kohl está usando análises para segmentação de smartphones?

Tecnologia

Como a Amazon poderia enviar produtos antes de você comprá-los?

Corpo docente do curso

Christopher D. Ittner

Diretor do corpo docente, professor de contabilidade EY; presidente, Accounting Department

Peter Fader

Professor Frances e Pei-Yuan Chia; professor de marketing

Raghuram Iyengar

Miers-Busch, professor W’1885, professor de marketing; diretor do corpo docente, Wharton Customer Analytics (WCA)

Senthil Veeraraghavan

Professor de operações, informação e decisões

Sergei Savin

Professor associado de operações, informação e decisões

Ron Berman

Professor assistente de marketing

Noah Gans

Professor Anheuser-Busch de ciências da administração

Eric Bradlow

Professor K. P. Chao; professor de marketing; vice-reitor de análise da wharton; presidente do Wharton Marketing Department; professor de economia; professor de educação; professor de estatística, The Wharton School

Matthew Bidwell

Professor associado de administração

Certificado

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Receba um certificado digital da Wharton após concluir com êxito o curso online.

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Todas as imagens dos certificados são apenas para fins ilustrativos e podem estar sujeitas a alterações a critério da Wharton School.

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