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）

はじめに

目次

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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