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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(できるビジネス)

インプレス

2,400円+税

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。

【注意】本書のEPUB版は固定レイアウト型になっております。文字の大きさの変更や検索、引用などはお使いいただけません。画面の大きい端末でご利用ください。

関連サイト

本書の関連ページが用意されています。

内容紹介

■Pythonだけでなく「データ分析の基礎」も学べる!>

いま「プログラミングを身につけたい」というビジネスパーソンが急激に増えています。各種調査によると「キャリアアップにつながる」「収入が増える」などが理由に挙げられていますが、ビジネスパーソンがプログラミングを身につければ「仕事の幅や質、スピードの大幅な向上」も実現できます。

ただし、ビジネスパーソンにとって、プログラミングは「道具」であって「目的」ではありません。マーケターなどのビジネスパーソンがプログラミングを学ぶ目的は、あくまで売り上げアップなどの「ビジネス成果」です。

本書では、データサイエンティストでもある著者が、機械学習や予測モデル、形態素分析などといった「データ分析の基本」も詳しく丁寧に解説しています。

書籍内では、主に以下の作業を例にとりながらPythonプログラミングとデータ分析を解説していきます。

①PC内に大量に散らばるファイルの自動整理
②複数のExcelファイルから必要なデータを自動集計
③予測モデルを用いて自社商品の需要を予測
④Web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

いずれも特定の業種だけに限定されない一般的な事例なので、自社の状況に合わせて読み換えれば、すぐに自社に取り入れられます。

本書1冊で、実際のビジネスに生かせる「Pythonプログラミング」と「データ分析」両方の実践的な知識がすぐに身につきます。

プログラミングを「ビジネスの武器」にしたいビジネスパーソンにおすすめの1冊です。

書誌情報

  • 著者: 高田朋貴, 戸澗 幸大, 西 惇宏, 丹羽 悠斗
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2020-09-18)
  • 最終更新日: 2020-09-18
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 296ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: インプレス

対象読者

企業のマーケティング担当者/プログラミングによる業務改善に興味のあるビジネスパーソン/Excelの集計や整理がルーティンワークになっている人/Pythonを学びたいんだけど、しっかり仕事に生かす内容を学びたい人

著者について

高田朋貴

株式会社SIGNATE シニアデータサイエンティスト。2015年4月より株式会社オプトホールディング(現・デジタルホールディングス)のAI研究開発部門に入社。主にAI開発コンペティションの設計・運営のほか、AI関連のコンサルティングやデータサイエンス講座講師等に従事。同部門の事業統合を機にSIGNATEへ参画。現在は、AI人材育成事業の1つである「SIGNATE Quest」のプロダクトマネージャを担当。

戸澗 幸大

株式会社SIGNATE データサイエンティスト。マーケティングリサーチ会社にて医療・IT業界の調査に従事した後、2018年9月より現職。SIGNATEではAI開発コンペティションの設計・運営のほか、AI教育コンテンツの制作、HR業界や製造業におけるデータ分析・試作開発(PoC)案件を担当。

西 惇宏

株式会社SIGNATE データサイエンティスト。金融機関向けのシステム開発会社やベンチャー企業にて、システムエンジニアや機械学習エンジニアとして従事した後、2019年6月より現職。SIGNATEではAI開発コンペティションの設計・運営のほか、新規事業の企画、建設業、製造業、運輸業などにおけるデータ分析・試作開発(PoC)案件を担当。

丹羽 悠斗

株式会社SIGNATE ソフトウェアエンジニア。2015年4月より株式会社オプトホールディング(現・デジタルホールディングス)のAI研究開発部門に入社。主にコンペティション形式でAIの開発を行うサービス(現SIGNATE)の開発に従事。同部門の事業統合を機にSIGNATEへ参画。現在は、AI人材育成事業の1つである「SIGNATE Quest」のプロジェクトマネージャを担当。

目次

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

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