Știința datelor de marketing: Tehnici de modelare în analiza predictivă cu R și Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o resursă cuprinzătoare pentru știința datelor de marketing, oferind exemple detaliate de codare în Python și R. Deși a primit laude pentru conținutul său valoros și claritate, mulți recenzenți notează că presupune cunoștințe prealabile de programare și analiză, ceea ce poate lăsa începătorii în dificultate. Organizarea cărții s-a confruntat, de asemenea, cu critici, unii considerând-o confuză sau densă. În general, aceasta servește ca o referință eficientă pentru cei cu o anumită pregătire în știința datelor și marketing.

Bine scrisă, cu explicații clare, exemple excelente din lumea reală și exemple de cod în Python și R, acoperire cuprinzătoare a tehnicilor de știință a datelor de marketing, eficientă pentru cititorii cu cunoștințe de programare și anexe valoroase cu studii de caz.

Presupune familiaritate cu R și Python, poate fi dens și provocator pentru începători, organizare și prezentare slabă observată de unii cititori și lipsește instruirea de bază privind programarea sau conceptele de marketing.

(pe baza a 30 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Acum, un lider al prestigiosului program de analiză al Universității Northwestern prezintă un tratament complet integrat al elementelor de afaceri și academice ale aplicațiilor de marketing în analiza predictivă. Scriind atât pentru manageri, cât și pentru studenți, Thomas W. Miller explică conceptele esențiale, principiile și teoria în contextul aplicațiilor din lumea reală.

Pornind de la programul de pionierat al lui Miller, Marketing Data Science abordează în profunzime segmentarea, marketingul țintit, poziționarea mărcii și a produsului, dezvoltarea de noi produse, modelarea alegerii, sistemele de recomandare, cercetarea prețurilor, selectarea locațiilor de vânzare cu amănuntul, estimarea cererii, prognoza vânzărilor, retenția clienților și analiza valorii de durată.

Pornind de la punctul în care a rămas mult lăudatul Modeling Techniques in Predictive Analytics al lui Miller, el integrează informații și perspective cruciale care au fost segregate anterior în texte despre analiza web, știința rețelelor, tehnologia informației și programare. Acoperirea include:

⬤  Rolul analizei în transmiterea de mesaje eficiente pe web.

⬤  Înțelegerea web-ului prin înțelegerea structurilor sale ascunse.

⬤  Să fii recunoscut pe web - și să-ți urmărești proprii concurenți.

⬤  Vizualizarea rețelelor și înțelegerea comunităților din cadrul acestora.

⬤  Măsurarea sentimentelor și formularea de recomandări.

⬤  Utilizarea metodelor cheie ale științei datelor: baze de date/pregătirea datelor, statistici clasice/Bayesiene, regresie/clasificare, învățare automată și analiza textelor.

Șase studii de caz complete abordează probleme extrem de relevante, cum ar fi: separarea e-mailurilor legitime de spam; identificarea informațiilor relevante din punct de vedere juridic pentru descoperirea în instanță; obținerea de informații din datele anonime de navigare pe internet și multe altele. Setul extins de probleme web și de rețea din acest text se bazează pe surse bogate de date din domeniul public; multe sunt însoțite de soluții în Python și/sau R.

Marketing Data Science va fi o resursă neprețuită pentru toți studenții, cadrele didactice și profesioniștii din domeniul marketingului care doresc să utilizeze analiza de afaceri pentru a îmbunătăți performanța de marketing.