Marketing Data Science: Modellezési technikák a prediktív analitikában R és Python segítségével

Olvasói vélemények

A könyv átfogó forrás a marketing adattudományhoz, részletes kódolási példákat kínál Python és R nyelven. Bár a könyv értékes tartalma és áttekinthetősége miatt dicséretet kapott, sok kritikus megjegyzi, hogy előzetes programozási és elemzési ismereteket feltételez, ami a kezdők számára nehézséget okozhat. A könyv szervezését is kritika érte, egyesek szerint zavaros vagy sűrű. Összességében hatékony referenciaként szolgál azok számára, akik rendelkeznek némi adattudományi és marketing háttérrel.

Jól megírt, világos magyarázatokkal, nagyszerű valós példákkal és kódmintákkal Python és R nyelven, a marketing adattudományi technikák átfogó lefedettségével, hatékony a programozási ismeretekkel rendelkező olvasók számára, és értékes mellékletekkel, esettanulmányokkal.

Feltételezi az R és a Python ismeretét, sűrű és kihívást jelenthet a kezdők számára, néhány olvasó által említett rossz szervezés és bemutatás, valamint hiányzik a programozással vagy marketingfogalmakkal kapcsolatos alapvető oktatás.

(30 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Marketing Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics with R and Python

Könyv tartalma:

Most, a Northwestern University rangos analitikai programjának egyik vezetője a prediktív analitika marketingalkalmazásainak üzleti és tudományos elemeit is teljesen integráltan tárgyalja. Thomas W. Miller mind a vezetők, mind a hallgatók számára írva, az alapvető fogalmakat, elveket és elméletet valós alkalmazások összefüggésében magyarázza el.

Miller úttörő programjára építve a Marketing Data Science alaposan foglalkozik a szegmentációval, a célmarketinggel, a márka- és termékpozícionálással, az új termékek fejlesztésével, a választási modellezéssel, az ajánlórendszerekkel, az árkutatással, a kiskereskedelmi telephelyek kiválasztásával, a keresletbecsléssel, az értékesítési előrejelzéssel, az ügyfélmegtartással és az élettartam-érték elemzésével.

A könyv ott kezdi, ahol Miller széles körben dicsért Modeling Techniques in Predictive Analytics című könyve abbahagyta, és olyan kulcsfontosságú információkat és meglátásokat integrál, amelyek korábban a webanalitikáról, a hálózattudományról, az informatikáról és a programozásról szóló szövegekben elkülönítve szerepeltek. A könyv a következőket tartalmazza:

⬤  Az analitika szerepe a hatékony webes üzenetek közvetítésében.

⬤  A web megértése a rejtett struktúrák megértésével.

⬤  Felismerhetővé válás a weben - és a saját versenytársaink figyelése.

⬤  A hálózatok vizualizálása és a bennük lévő közösségek megértése.

⬤  Érzelmek mérése és ajánlások megfogalmazása.

⬤  A legfontosabb adattudományi módszerek kihasználása: adatbázisok/adatelőkészítés, klasszikus/Bayes-statisztika, regresszió/osztályozás, gépi tanulás és szövegelemzés.

Hat teljes esettanulmány foglalkozik olyan kivételesen releváns kérdésekkel, mint például: a legitim e-mailek és a spamek elkülönítése; a peres ügyek felderítéséhez szükséges, jogilag releváns információk azonosítása; a névtelen webes szörfözési adatokból való betekintés és még sok más. A szövegben szereplő webes és hálózati problémák széles skálája gazdag, nyilvános adatforrásokra támaszkodik; sok esetben Python és/vagy R nyelvű megoldásokat is találunk.

Marketing Data Science felbecsülhetetlen értékű forrás lesz minden olyan hallgató, oktató és hivatásos marketingszakember számára, aki az üzleti analitikát a marketing teljesítmény javítására szeretné használni.