Marketing Analytics & Retail Business Management using Excel

谢谢你提供这份全面的课程概述。看来这是一个涵盖了Marketing analytics、市场研究和预测技术的丰富课程，适合初学者和有一定基础的学习者。以下是对该课程内容的简化解读：

1. 课程概览 - 这个课程将教授你如何使用Marketing analytics工具和预测模型来理解未来销售可能会发生的变化，这对于制定数据驱动的管理决策至关重要。

2. 基础知识 - 课程开始于了解Marketing analytics、市场研究和预测技术的基础知识。

3. 时间序列分析和预测模型 - 你将学习如何识别数据中的时间模式，并根据这些模式创建预测模型。

4. 数据准备 - 课程教授了如何从原始数据开始，为进行Marketing analytics准备数据。这包括数据探索、单变量分析和多变量分析，以及对异常值和缺失值的处理。

5. 回归模型 - 从简单的线性回归到多元回归，你将学习如何创建这些模型，并解释结果。

6. 特殊事件（如假期销售）的处理 - 课程将指导你如何在预测模型中考虑节日效应、星期几效应等特殊事件。

7. 季节性和趋势分析 - 学习如何识别销售数据中的季节性和趋势，以及如何使用Solver工具来估计这些因素。

8. 市场篮子分析和提升（Lift） - 学习如何分析购物篮子数据，以便更有效地布局商店，从而最大化销售额。

9. 顾客生命周期价值（Customer Lifetime Value, CLV） - 了解如何计算顾客的生命周期价值并对不同场景下的变化进行敏感度分析。

10. Excel技能加强 - 如果你需要提升Excel技能，这个课程将为你提供必要的训练。

这个课程包含了实际的案例研究和Excel技能的加强部分，旨在帮助学习者在工作中立即应用所学知识和技能。如果你对Marketing analytics、市场研究和数据预测感兴趣，这个课程是一个很好的资源。课程推荐的书籍《Marketing Analytics: Data-Driven Techniques with Microsoft Excel》可以作为补充学习材料。