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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

マーケの業務を改善できるPython入門書!

■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。

発売日:2020-09-18

ページ数:296ページ

目次

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

著者プロフィール

  • 高田朋貴(著者)

    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(著者)

    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(著者)

    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(著者)

    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。