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インプレス[コンピュータ・IT]ムック Marketing Python AI時代マーケターの独習プログラミング入門

インプレス / 2020年09月18日 / 全295ページ

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。

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
  • 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
  • 奥付

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