A leitura do cérebro é o próximo passo das pesquisas de mercado

Grandes empresas de tecnologia estão investindo em ferramentas de neurociência para obter respostas sobre comportamento do consumidor. O assunto gera polêmicas a respeito dos riscos para privacidade, mas apresenta interessantes potenciais para pesquisa de mercado.
Por que toda empresa precisa de um analista de dados?

Cassie Kozyrkov, cientista chefe do Google, comenta sobre a importância dos analistas de dados. Segundo a pesquisadora, esses profissionais são os grandes responsáveis pela identificação dos problemas de negócios que, só depois, são resolvidos por meio de estatística e machine learning.
Para que serve o Marketing Mix Modeling?

Media Mix Modeling é um método científico que permite saber quanto e onde devem ser realizados os investimentos de mídia. Ele promove a cultura da otimização, a governança e a gestão do conhecimento.
Como funcionam os sistemas de recomendação?

Sistemas de recomendação são capazes de sugerir músicas, vídeos e produtos que estão de acordo com nossas preferências. Descubra como eles são capazes de prever com tanta precisão gostos pessoais que nem nós mesmos conhecíamos.
Como utilizar o Marketing Mix Modeling?

O Marketing Mix Modeling é uma modelagem quantitativa de dados que responde a cinco perguntas: se o investimento está dando certo, onde, quanto, quando e como ele deve ser investido.
Por que 87% dos projetos de Data Science não saem do papel?

Diretores da IBM e da Gap falaram sobre as dificuldades na implementação efetiva de projetos de Data Science e comentam sobre possíveis soluções.
Como a Netflix usa a tecnologia para criar e distribuir milhares de trailers?

Equipe de tecnologia da Netflix fala sobre o trabalho envolvido na criação e distribuição dos trailers que divulgam séries e filmes originais. O caso ensina sobre a lógica por trás de um processo de automatização.
Qualidade dos dados: por que é tão importante e como obtê-la?

Pesquisador discute a importância da qualidade dos dados em iniciativas de trabalho data-driven e sugere um passo a passo estratégico para preservação dessa qualidade.
Como a Lyft usa Machine Learning para marketing personalizado?

Pesquisadora da Lyft – segunda maior empresa de transporte privado dos EUA, atrás da Uber – ilustra o caminho entre problemas de negócios até a construção de modelos de Machine Learning.
Machine Learning roubará empregos? Uma perspectiva científica

Embora muito seja dito sobre robôs capazes de roubar empregos de seres humanos, o método por trás dessas previsões nem sempre é devidamente esclarecido. Pesquisadores investigaram o verdadeiro impacto de Machine Learning na força de trabalho, em um caso que ilustra a importância do rigor científico.