Pythonによるビジネスデータサイエンス 3<br> マーケティングデータ分析

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Pythonによるビジネスデータサイエンス 3
マーケティングデータ分析

  • 著者名:中原孝信【編】
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  • 朝倉書店(2026/02発売)
  • ポイント 26pt (実際に付与されるポイントはご注文内容確認画面でご確認下さい)
  • ISBN:9784254129137

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内容説明

実際のデータを用いながらマーケティングデータ分析の基礎を学ぶ。データとサンプルコードはダウンロード可能。〔内容〕マーケティングにおけるデータ分析/マーケティング分析のためのデータ/集計と可視化からのデータ理解/他

目次

1. マーケティングにおけるデータ分析
 1.1 マーケティングとは何か?
  1.1.1 売れる仕組みとしてのマーケティング
  1.1.2 交換としてのマーケティング
 1.2 マーケティング戦略の設計
  1.2.1 マーケティング目標の設定
  1.2.2 マーケティングミックスの枠組み
  1.2.3 セグメンテーションとターゲティング
  1.2.4 差別化とポジショニング
  1.2.5 マーケティング戦略設計のステップ
 1.3 消費者の購買行動の分析とマーケティング戦略
  1.3.1 消費者の購買意思決定プロセス
  1.3.2 代替案の評価
  1.3.3 代替案評価とマーケティング戦略の設計
 1.4 マーケティング意思決定とマーケティングデータ
  1.4.1 マーケティング情報システムとは何か?
  1.4.2 マーケティング意思決定における情報の役割
  1.4.3 マーケティングデータの種類
 1.5 マーケティングにおけるデータ収集と活用
  1.5.1 マーケティングリサーチ
  1.5.2 マーケティングメトリクス
  1.5.3 マーケティングデータの活用
 1.6 おわりに

2. マーケティング分析のためのデータ
 2.1 消費者購買データQPR
  2.1.1QPRの概要
  2.1.2QPRの特徴と活用シーン
  2.1.3QPRの開発背景と今後の展開
 2.2 スーパーマーケットのPOSデータ
  2.2.1POSデータなど多様な業務データの活用
  2.2.2 マーケティングへの利活用
  2.2.3 スーパーマーケットでの単品管理
  2.2.4 スーパーマーケットでの顧客管理
 2.3 焼肉店の売上データ
  2.3.1 焼肉データの基本情報
  2.3.2 POSデータと各種データの特徴

3. 集計と可視化からデータを理解する
 3.1 焼肉店データの基礎集計
  3.1.1 焼肉データの基礎集計
  3.1.2 売上金額の確認
 3.2 都道府県別の購買商品傾向の発見
  3.2.1 単純集計とクロス集計
  3.2.2 詳細な分類レベルの集計

4. 顧客の分析
 4.1 デシル分析とRFM分析による顧客セグメンテーション
  4.1.1 デシル分析
  4.1.2 RFM分析
 4.2 健康志向の消費者に特徴的な購買行動を探る
 4.3 健康食品を購入する消費者の特徴分析

5. 商品の分析
 5.12部グラフを利用した商品分析
  5.1.1 課題は現場にあり?
  5.1.2 店舗分析
  5.1.3 バイクラスタリング
  5.1.4 モニタ{商品の2部グラフデータセットの作成
  5.1.5 バイクラスタリングの実行
  5.1.6 クラスタの評価解釈
  5.1.7 施策の実施と評価
  5.1.8まとめ
 5.2 相関ルール分析による売場づくり
  5.2.1 相関ルール分析とは
  5.2.2 相関ルール一覧表の作成
  5.2.3 相互類似関係を用いたルール選択
  5.2.4 相関ルールの視覚化と売場の考察
 5.3 ヨーグルトを対象にした価格設定に関する分析
  5.3.1 価格弾力性
  5.3.2 交差弾力性
  5.3.3 価格設定に与えるコストの影響
  5.3.4 価格弾力性の計算準備
  5.3.5 価格弾力性の計算
  5.3.6 交差弾力性の計算

6.  店舗の分析
 6.1 ドラッグストアvsコンビニエンスストア―店舗選択要因の発見
  6.1.1 ドラッグストアのコンビニ化
  6.1.2 相関ルールの列挙
  6.1.3 ネットワークの可視化
 6.2 店舗クラスタリングとポジショニングマップによる競合分析
  6.2.1 主観的評価軸によるポジショニングマップ
  6.2.2 主成分分析によるポジショニングマップ
  6.2.3 対応分析によるポジショニングマップ

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