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）

関連サイト

本書の関連ページが用意されています。

• 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

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: 2020-09-18 (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