Pandas und Numpy für Social Selling 1. Einführung in Pandas und Numpy für Social Selling: Grundlagen von Pandas und Numpy: Datenstrukturen und -typen, Wichtigkeit von Datenanalyse im Social Selling Kontext, Überblick über Anwendungsbeispiele in der Praxis 2. Datenvorbereitung mit Pandas für Social Selling: Import und Export von Daten mit Pandas, Datenbereinigung und -manipulation für effektives Selling, Erstellung von Datensätzen für die Analyse von Kundeninteraktionen 3. Datenanalyse mit Numpy für Verkaufsstrategien: Statistische Analysen von Verkaufsdaten mit Numpy, Visualisierung von Verkaufszahlen und Trends, Identifikation von wichtigen Verkaufsmetriken 4. Integration von Pandas und Numpy in Social Selling: Entwicklung von Dashboards zur Verkaufsanalyse, Automatisierung von Berichten und Analysen, Best Practices für den Einsatz von Pandas und Numpy 5. Fortgeschrittene Datenanalyse und Machine Learning: Einführung in Machine Learning Konzepte mit Pandas und Numpy, Klassifikation und Regression im Social Selling, Praktische Übungen zur Anwendung von ML-Algorithmen 6. Erfolgsmessung im Social Selling durch Datenanalyse: Entwicklung von KPIs für Social Selling Aktivitäten, Messung von Kampagnenerfolgen mit Datenanalysetools, Optimierung von Verkaufsstrategien basierend auf Datenanalysen 7. Praxisprojekt: Datenanalyse für ein Social Selling Projekt: Durchführung einer vollständigen Datenanalyse für ein eigenes Projekt, Erstellung eines Präsentationsberichts mit Ergebnissen, Feedback von Mitteilnehmern und Experten zur Analyse 8. Reflexion und Transfer der erlernten Methoden: Zusammenfassung der wichtigsten Lerninhalte, Entwicklung eines individuellen Plans zur Anwendung im Alltag, Diskussion über zukünftige Entwicklungen im Social Selling