علم داده برای تحلیل بازاریابی؛ کسب اهداف بازاریابی با قدرت تحلیل داده های پایتون

ابزارهای جدید و پیچیده‌تری را بررسی کنید که تلاش‌های تحلیل بازاریابی شما را کاهش می‌دهند و نتایج دقیقی به شما می‌دهند.

ویژگی‌های کلیدی

مطالعه تکنیک‌های جدید برای تحلیل بازاریابی
بررسی کاربردهای یادگیری ماشین برای تقویت تحلیل‌های بازاریابی شما
با کمک مثال‌ها و تمرین‌های متعدد، هر مرحله از تحلیل داده‌ها را بررسی کنید.

شرح کتاب

علم داده برای تحلیل بازاریابی، هر مرحله از تحلیل داده‌ها را پوشش می‌دهد، از کار با یک مجموعه داده خام گرفته تا تقسیم‌بندی جمعیت و مدل‌سازی بخش‌های مختلف جمعیت بر اساس بخش‌ها.

این کتاب با آموزش نحوه استفاده از کتابخانه‌های پایتون، مانند pandas و Matplotlib، برای خواندن داده‌ها از پایتون، دستکاری آنها و ایجاد نمودارها، با استفاده از متغیرهای دسته‌بندی‌شده و پیوسته، شروع می‌شود. سپس، یاد خواهید گرفت که چگونه یک جمعیت را به گروه‌ها تقسیم کنید و از تکنیک‌های مختلف خوشه‌بندی برای ارزیابی تقسیم‌بندی مشتری استفاده کنید. در طول فصل‌ها، روش‌هایی را برای ارزیابی و انتخاب بهترین رویکرد تقسیم‌بندی بررسی خواهید کرد و در ادامه یک مدل رگرسیون خطی بر روی داده‌های ارزش مشتری برای پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری ایجاد خواهید کرد. در فصل‌های پایانی، شما با تکنیک‌ها و ابزارهای رگرسیون برای ارزیابی مدل‌های رگرسیون آشنا خواهید شد و روش‌های پیش‌بینی انتخاب مشتری با استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی را بررسی خواهید کرد. در نهایت، این تکنیک‌ها را برای ایجاد یک مدل ریزش برای مدل‌سازی انتخاب‌های محصول مشتری به کار خواهید برد.

در پایان این کتاب، شما قادر خواهید بود گزارش‌های بازاریابی و راه‌حل‌های داشبورد تعاملی خود را بسازید.

آنچه خواهید آموخت

تحلیل و تجسم داده‌ها در پایتون با استفاده از pandas و Matplotlib
مطالعه تکنیک‌های خوشه‌بندی، مانند خوشه‌بندی سلسله مراتبی و k-means
ایجاد بخش‌های مشتری بر اساس داده‌های دستکاری شده
پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری با استفاده از رگرسیون خطی
استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای درک انتخاب مشتری
بهینه‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای استخراج حداکثر اطلاعات

این کتاب برای چه کسانی مناسب است

علم داده برای تجزیه و تحلیل بازاریابی برای توسعه‌دهندگان و تحلیلگران بازاریابی طراحی شده است که به دنبال استفاده از ابزارهای جدید و پیچیده‌تر در تلاش‌های تجزیه و تحلیل بازاریابی خود هستند. اگر تجربه قبلی در کدنویسی در پایتون و دانش ریاضیات در سطح دبیرستان دارید، این کتاب به شما کمک خواهد کرد. کمی تجربه با پایگاه‌های داده، اکسل، آمار یا Tableau مفید است اما ضروری نیست.

فهرست مطالب

آماده‌سازی و پاکسازی داده‌ها
اکتشاف و مصورسازی داده‌ها
یادگیری بدون نظارت: تقسیم‌بندی مشتریان
انتخاب بهترین رویکرد تقسیم‌بندی
پیش‌بینی درآمد مشتری با استفاده از رگرسیون خطی
سایر تکنیک‌ها و ابزارهای رگرسیون برای ارزیابی
یادگیری تحت نظارت: پیش‌بینی ریزش مشتری
الگوریتم‌های طبقه‌بندی تنظیم دقیق
مدل‌سازی انتخاب مشتری