Marketing Pythonマーケティング・パイソン : AI時代マーケターの独習プログラミング入門

• Material Type: 図書
• ISBN: 978-4-295-00861-3
• Title: Marketing Pythonマーケティング・パイソン : AI時代マーケターの独習プログラミング入門
• Title Transcription: マーケティング パイソン : エーアイ ジダイ マーケター ノ ドクシュウ プログラミング ニュウモン
• Author/Editor: 高田朋貴, 戸澗幸大, 西惇宏, 丹羽悠斗 著
• Series Title: できるビジネス
• Author Heading: 高田, 朋貴 タカダ, トモキ ( 001359687 )Authorities; 戸澗, 幸大 トマ, ユキヒロ ( 001359688 )Authorities; 西, 惇宏 ニシ, アツヒロ ( 001359690 )Authorities; 丹羽, 悠斗 ニワ, ユウト ( 001359691 )Authorities
• Publication, Distribution, etc.: 東京 : インプレス
• Publication Date: 2020.9
• Publication Date (W3CDTF): 2020
• Extent: 294p
• Size: 21cm
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: マーケティング マーケティング ( 00567413 )Authorities; プログラミング (コンピュータ) プログラミング (コンピュータ) ( 00569223 )Authorities
• NDC 10th ed.: 675 : Marketing
• NDLC: DH411
• Target Audience: 一般
• Note (Bibliography): 文献あり 索引あり
• Price: 2400円
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: DH411-M249
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• Bibliographic ID (NDL): 030625702; http://id.ndl.go.jp/bib/030625702
• National Bibliography No. (JPNO): 23443326
• TOHAN MARC No.: 34114076
• Cataloging Rule: Nippon Cataloguing Rules 1987 Revised Edition
• Bibliographic Record Category (NDL): 111

• Summary, etc.: 本書ではPythonで以下の業務の自動化に挑戦します。（1）PC内に大量に散らばるファイルの整理、（2）複数のExcelファイルから必要なデータを集計、（3）予測モデルを用いて自社商品の需要を予測、（4）Web上のデータをスクレイピングで収集、（5）自社商品の口コミを分析・可視化。データサイエンティストでもある著者が、Pythonだけでなく「データ分析の基本」も丁寧に解説しているため、Python＆データ分析未経験者でもすぐに実務に取り入れられます。マーケターのスキルアップにおすすめの1冊です。
• Note (Production): 電子書籍
• Producer: インプレス
• Production year: 2020-09-18
• Format: EPUB; フィックス
• Data Provider (Database): 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）; https://jpro2.jpo.or.jp/
• JP-e Code: 2950086111000000000x

Table of Contents

表紙
はじめに
目次
本書サンプルプログラムのダウンロードについて
Chapter 1　プログラミングをマーケターの武器に！
　1-1 マーケターもプログラミングしないとダメなの？／なぜプログラミングを学ぶと良いのか？
　　プログラミングはあくまで「道具」
　1-2 今からプログラミングを学ぶならPython がお薦め／Python ってどんな言語？
　1-3 Python で何ができるのか？／Python でできること
　　本書で扱う内容
　1-4 プログラミング環境の準備をしよう／本書でインストールするソフト／Python のインストール
　　Visual Studio Code のインストール
　1-5 Python の基本／知っておくべき文法のキホン／変数とデータ型
　　算術演算子
　　【COLUMN】Python のコメントアウトは「＃」で記述
　　条件分岐
　　関数
　　リスト
　　文字列の操作
　　繰り返し処理
　　ライブラリ
　　代表的なエラー
Chapter 2　Pythonで身近な作業の自動化に挑戦
　2-1 Python で日常の業務を自動化しよう／身近な業務の自動化とは？
　2-2 フォルダー内を自動的に整理する／フォルダー内の整理
　　絶対パスと相対パスを理解しよう
　　サンプルファイルの準備
　　ファイルを拡張子別のフォルダーに移動する
　　【COLUMN】ファイルの作成日時を使って整理するには？
　2-3 Excel のルーチンワークを自動化する
　　Excel の基礎知識
　　複数の業務月報のデータを一覧表にまとめよう
　　作成するプログラムの流れ
　　【COLUMN】Excelファイルの生成～保存までの処理を実行する
　　まとめ
　　【COLUMN】自動化ツールを業務へ取り入れるコツ
Chapter 3　データをさまざまに分析しよう！
　3-1 データを活用して業務を改善しよう／データ分析とは？
　　データ分析の流れ
　3-2 Jupyter Notebook を使ってみよう／Jupyter Notebookとは？
　　Jupyter Notebookを触ってみよう
　3-3 過去の売上データを使って需要予測を行う
　　需要予測とは？／機械学習とは
　　予測モデルの作り方
　　【COLUMN】色々なモデル
　　予測モデルの精度を評価する
　　予測モデルの精度を測る時に気を付けること／【COLUMN】さまざまな評価関数
　　予測精度の考え方
　　データをきちんと眺める
　　【COLUMN】Pandasを使いこな
　　もっと学びたい皆さんへ
　　【COLUMN】分析コンペティション
　3-4 Web サイトの情報をスクレイピングする
　　Webスクレイピングとは
　　Web の基礎知識
　　【COLUMN】Google Chrome 以外でのHTML 確認方法
　　スクレイピングの基礎知識
　　スクレイピングを行ううえでの注意点
　　映画情報をスクレイピングする
　　まとめ
　　【COLUMN】スクレイピングに代わるAPI
　3-5 口コミ情報を使って市場調査を行う
　　口コミ情報を取得して読者レビューの傾向を調査しよう
　　口コミ情報を収集・整理する
　　口コミに含まれるキーワード（単語）を抽出する
　　抽出した単語から口コミの傾向を調べる
　　まとめ
付録
本書を読み終えた方に
おわりに
索引