Il corso dapprima introduce i concetti base relativi alla rappresentazione, all'interrogazione ed all’analisi dei dati, concentrandosi poi sugli strumenti pratici e metodologie usate nell'ambito del marketing, ed in particolare del marketing digitale.
L’applicazione pratica di concetti e metodi illustrati sarà supportata da dimostrazioni ed esercitazioni con software commerciali e aperti, come Brandwatch, per il monitoraggio e analisi dei Social Media, Excel per la manipolazione e visualizzazione di dati di vario genere e KNIME per l'applicazione di tecniche di Machine Learning di base.

Data Analytics: introduzione ai concetti e alla rappresentazione dei dati
- Il processo di analisi dei dati, data-driven decision e tipologie di analisi
- Tipi di dati e formati di rappresentazione, dati strutturati e non strutturati
- Principi di database relazionali e SQL

Web e Social Media
- Strumenti di data analytics specifici per il digital marketing: Google Ads, Analytics, Trends, etc.
- Strumenti per il Social media listening/monitoring:
- Estrarre i dati dal web e dai social: API, scrapers e open data

Data visualisation e descriptive analytics
- Principi di data visualisation
- Analisi esplorative, grafici, report e dashboard interattive, fondamenti e casi pratici con Microsoft Excel.

Data Analytics workflows
- Introduzione a KNIME, preparazione dei dati e composizione di workflow di analisi
- Richiami di analisi regressiva e di raggruppamento (clustering)
- Esempi svolti in classe: Analisi di regressione per predire variabili di marketing (es. churn/buy probability), marketing mix
- Esempi svolti in classe: Cluster analysis per segmentare i clienti e il pubblico social