Data Science for Marketing Analytics - Second Edition



- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 636
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis książki: Data Science for Marketing Analytics - Second Edition
Unleash the power of data to reach your marketing goals with this practical guide to data science for business.
This book will help you get started on your journey to becoming a master of marketing analytics with Python. You'll work with relevant datasets and build your practical skills by tackling engaging exercises and activities that simulate real-world market analysis projects.
You'll learn to think like a data scientist, build your problem-solving skills, and discover how to look at data in new ways to deliver business insights and make intelligent data-driven decisions.
As well as learning how to clean, explore, and visualize data, you'll implement machine learning algorithms and build models to make predictions. As you work through the book, you'll use Python tools to analyze sales, visualize advertising data, predict revenue, address customer churn, and implement customer segmentation to understand behavior.
By the end of this book, you'll have the knowledge, skills, and confidence to implement data science and machine learning techniques to better understand your marketing data and improve your decision-making.
Wybrane bestsellery
-
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
69.30 zł
99.00 zł(-30%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
139.30 zł
199.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce nauczysz się przekształcać suche dane liczbowe w pełną empatii narrację! Aby spełniły one swoje zadanie, ktoś musi przedstawić zawarte w nich informacje w postaci opowieści. W tej publikacji wyczerpująco i praktycznie opisano przebieg tego procesu. Jej lektura sprawi, że rozwin...
Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)20.90 zł
67.00 zł(-69%) -
Dzięki tej książce przekonasz się, jak wspaniałą przygodą jest programowanie i jak łatwo ją zacząć! Poznasz podstawy Pythona, dowiesz się, jak pisać i formatować kod, a także szybko nauczysz się uruchamiać swoje programy. Instrukcje sterujące, operatory, typy danych, funkcje, klasy i moduły nie b...
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.93 zł
59.90 zł(-30%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym ...
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym ...
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)34.50 zł
69.00 zł(-50%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Wiernym czytelnikom publikacji spod znaku wydawnictwa Helion Piotra Wróblewskiego przedstawiać nie trzeba. Dość wspomnieć, że jest on autorem wielu publikacji poświęconych głównie programowaniu i obsłudze komputerów. Jego najnowsza książka, Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyk...
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)83.30 zł
119.00 zł(-30%)
Mirza Rahim Baig, Gururajan Govindan, Vishwesh Ravi Shrimali - pozostałe książki
-
Take a hands-on approach to understanding deep learning and build smart applications that can recognize images and interpret text
The Deep Learning Workshop The Deep Learning Workshop
Mirza Rahim Baig, Thomas V. Joseph, Nipun Sadvilkar, Mohan Kumar Silaparasetty, Anthony So
-
Learn how to analyze data using Python models with the help of real-world use cases and guidance from industry experts
-
Explore the potential of deep learning techniques in computer vision applications using the Python ecosystem, and build real-time systems for detecting human behavior
-
A practical guide to understanding the core machine learning and deep learning algorithms, and implementing them to create intelligent image processing systems using OpenCV 4
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Data Science for Marketing Analytics - Second Edition
- ISBN Ebooka:
- 978-18-005-6388-9, 9781800563889
- Data wydania ebooka:
-
2021-09-07
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku Pdf:
- 28.2MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 50.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 91.7MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Big Data » Analiza danych
Spis treści książki
- Data Science for Marketing Analytics
- second edition
- Preface
- About the Book
- About the Authors
- Who This Book Is For
- About the Chapters
- Conventions
- Code Presentation
- Minimum Hardware Requirements
- Downloading the Code Bundle
- Setting Up Your Environment
- Installing Anaconda on Your System
- Launching Jupyter Notebook
- Installing the ds-marketing Virtual Environment
- Running the Code Online Using Binder
- Get in Touch
- Please Leave a Review
- About the Book
- 1. Data Preparation and Cleaning
- Introduction
- Data Models and Structured Data
- pandas
- Importing and Exporting Data with pandas DataFrames
- Viewing and Inspecting Data in DataFrames
- Exercise 1.01: Loading Data Stored in a JSON File
- Exercise 1.02: Loading Data from Multiple Sources
- Structure of a pandas DataFrame and Series
- Data Manipulation
- Selecting and Filtering in pandas
- Creating DataFrames in Python
- Adding and Removing Attributes and Observations
- Combining Data
- Handling Missing Data
- Exercise 1.03: Combining DataFrames and Handling Missing Values
- Applying Functions and Operations on DataFrames
- Grouping Data
- Exercise 1.04: Applying Data Transformations
- Activity 1.01: Addressing Data Spilling
- Summary
- 2. Data Exploration and Visualization
- Introduction
- Identifying and Focusing on the Right Attributes
- The groupby( ) Function
- The unique( ) function
- The value_counts( ) function
- Exercise 2.01: Exploring the Attributes in Sales Data
- Fine Tuning Generated Insights
- Selecting and Renaming Attributes
- Reshaping the Data
- Exercise 2.02: Calculating Conversion Ratios for Website Ads.
- Pivot Tables
- Visualizing Data
- Exercise 2.03: Visualizing Data With pandas
- Visualization through Seaborn
- Visualization with Matplotlib
- Activity 2.01: Analyzing Advertisements
- Summary
- 3. Unsupervised Learning and Customer Segmentation
- Introduction
- Segmentation
- Exercise 3.01: Mall Customer Segmentation Understanding the Data
- Approaches to Segmentation
- Traditional Segmentation Methods
- Exercise 3.02: Traditional Segmentation of Mall Customers
- Unsupervised Learning (Clustering) for Customer Segmentation
- Choosing Relevant Attributes (Segmentation Criteria)
- Standardizing Data
- Exercise 3.03: Standardizing Customer Data
- Calculating Distance
- Exercise 3.04: Calculating the Distance between Customers
- K-Means Clustering
- Exercise 3.05: K-Means Clustering on Mall Customers
- Understanding and Describing the Clusters
- Activity 3.01: Bank Customer Segmentation for Loan Campaign
- Clustering with High-Dimensional Data
- Exercise 3.06: Dealing with High-Dimensional Data
- Activity 3.02: Bank Customer Segmentation with Multiple Features
- Summary
- 4. Evaluating and Choosing the Best Segmentation Approach
- Introduction
- Choosing the Number of Clusters
- Exercise 4.01: Data Staging and Visualization
- Simple Visual Inspection to Choose the Optimal Number of Clusters
- Exercise 4.02: Choosing the Number of Clusters Based on Visual Inspection
- The Elbow Method with Sum of Squared Errors
- Exercise 4.03: Determining the Number of Clusters Using the Elbow Method
- Activity 4.01: Optimizing a Luxury Clothing Brands Marketing Campaign Using Clustering
- More Clustering Techniques
- Mean-Shift Clustering
- Exercise 4.04: Mean-Shift Clustering on Mall Customers
- Benefits and Drawbacks of the Mean-Shift Technique
- k-modes and k-prototypes Clustering
- Exercise 4.05: Clustering Data Using the k-prototypes Method
- Evaluating Clustering
- Silhouette Score
- Exercise 4.06: Using Silhouette Score to Pick Optimal Number of Clusters
- Train and Test Split
- Exercise 4.07: Using a Train-Test Split to Evaluate Clustering Performance
- Activity 4.02: Evaluating Clustering on Customer Data
- The Role of Business in Cluster Evaluation
- Summary
- 5. Predicting Customer Revenue Using Linear Regression
- Introduction
- Regression Problems
- Exercise 5.01: Predicting Sales from Advertising Spend Using Linear Regression
- Feature Engineering for Regression
- Feature Creation
- Data Cleaning
- Exercise 5.02: Creating Features for Customer Revenue Prediction
- Assessing Features Using Visualizations and Correlations
- Exercise 5.03: Examining Relationships between Predictors and the Outcome
- Activity 5.01: Examining the Relationship between Store Location and Revenue
- Performing and Interpreting Linear Regression
- Exercise 5.04: Building a Linear Model Predicting Customer Spend
- Activity 5.02: Predicting Store Revenue Using Linear Regression
- Summary
- 6. More Tools and Techniques for Evaluating Regression Models
- Introduction
- Evaluating the Accuracy of a Regression Model
- Residuals and Errors
- Mean Absolute Error
- Root Mean Squared Error
- Exercise 6.01: Evaluating Regression Models of Location Revenue Using the MAE and RMSE
- Activity 6.01: Finding Important Variables for Predicting Responses to a Marketing Offer
- Using Recursive Feature Selection for Feature Elimination
- Exercise 6.02: Using RFE for Feature Selection
- Activity 6.02: Using RFE to Choose Features for Predicting Customer Spend
- Tree-Based Regression Models
- Random Forests
- Exercise 6.03: Using Tree-Based Regression Models to Capture Non-Linear Trends
- Activity 6.03: Building the Best Regression Model for Customer Spend Based on Demographic Data
- Summary
- 7. Supervised Learning: Predicting Customer Churn
- Introduction
- Classification Problems
- Understanding Logistic Regression
- Revisiting Linear Regression
- Logistic Regression
- Cost Function for Logistic Regression
- Assumptions of Logistic Regression
- Exercise 7.01: Comparing Predictions by Linear and Logistic Regression on the Shill Bidding Dataset
- Creating a Data Science Pipeline
- Churn Prediction Case Study
- Obtaining the Data
- Exercise 7.02: Obtaining the Data
- Scrubbing the Data
- Exercise 7.03: Imputing Missing Values
- Exercise 7.04: Renaming Columns and Changing the Data Type
- Exploring the Data
- Exercise 7.05: Obtaining the Statistical Overview and Correlation Plot
- Visualizing the Data
- Exercise 7.06: Performing Exploratory Data Analysis (EDA)
- Activity 7.01: Performing the OSE technique from OSEMN
- Modeling the Data
- Feature Selection
- Exercise 7.07: Performing Feature Selection
- Model Building
- Exercise 7.08: Building a Logistic Regression Model
- Interpreting the Data
- Activity 7.02: Performing the MN technique from OSEMN
- Summary
- 8. Fine-Tuning Classification Algorithms
- Introduction
- Support Vector Machines
- Intuition behind Maximum Margin
- Linearly Inseparable Cases
- Linearly Inseparable Cases Using the Kernel
- Exercise 8.01: Training an SVM Algorithm Over a Dataset
- Decision Trees
- Exercise 8.02: Implementing a Decision Tree Algorithm over a Dataset
- Important Terminology for Decision Trees
- Decision Tree Algorithm Formulation
- Random Forest
- Exercise 8.03: Implementing a Random Forest Model over a Dataset
- Classical Algorithms Accuracy Compared
- Activity 8.01: Implementing Different Classification Algorithms
- Preprocessing Data for Machine Learning Models
- Standardization
- Exercise 8.04: Standardizing Data
- Scaling
- Exercise 8.05: Scaling Data After Feature Selection
- Normalization
- Exercise 8.06: Performing Normalization on Data
- Model Evaluation
- Exercise 8.07: Stratified K-fold
- Fine-Tuning of the Model
- Exercise 8.08: Fine-Tuning a Model
- Activity 8.02: Tuning and Optimizing the Model
- Performance Metrics
- Precision
- Recall
- F1 Score
- Exercise 8.09: Evaluating the Performance Metrics for a Model
- ROC Curve
- Exercise 8.10: Plotting the ROC Curve
- Activity 8.03: Comparison of the Models
- Summary
- 9. Multiclass Classification Algorithms
- Introduction
- Understanding Multiclass Classification
- Classifiers in Multiclass Classification
- Exercise 9.01: Implementing a Multiclass Classification Algorithm on a Dataset
- Performance Metrics
- Exercise 9.02: Evaluating Performance Using Multiclass Performance Metrics
- Activity 9.01: Performing Multiclass Classification and Evaluating Performance
- Class-Imbalanced Data
- Exercise 9.03: Performing Classification on Imbalanced Data
- Dealing with Class-Imbalanced Data
- Exercise 9.04: Fixing the Imbalance of a Dataset Using SMOTE
- Activity 9.02: Dealing with Imbalanced Data Using scikit-learn
- Summary
- Appendix
- 1. Data Preparation and Cleaning
- Activity 1.01: Addressing Data Spilling
- 1. Data Preparation and Cleaning
- 2. Data Exploration and Visualization
- Activity 2.01: Analyzing Advertisements
- 3. Unsupervised Learning and Customer Segmentation
- Activity 3.01: Bank Customer Segmentation for Loan Campaign
- Activity 3.02: Bank Customer Segmentation with Multiple Features
- 4. Evaluating and Choosing the Best Segmentation Approach
- Activity 4.01: Optimizing a Luxury Clothing Brand's Marketing Campaign Using Clustering
- Activity 4.02: Evaluating Clustering on Customer Data
- 5. Predicting Customer Revenue Using Linear Regression
- Activity 5.01: Examining the Relationship between Store Location and Revenue
- Activity 5.02: Predicting Store Revenue Using Linear Regression
- 6. More Tools and Techniques for Evaluating Regression Models
- Activity 6.01: Finding Important Variables for Predicting Responses to a Marketing Offer
- Activity 6.02: Using RFE to Choose Features for Predicting Customer Spend
- Activity 6.03: Building the Best Regression Model for Customer Spend Based on Demographic Data
- 7. Supervised Learning: Predicting Customer Churn
- Activity 7.01: Performing the OSE technique from OSEMN
- Activity 7.02: Performing the MN technique from OSEMN
- 8. Fine-Tuning Classification Algorithms
- Activity 8.01: Implementing Different Classification Algorithms
- Activity 8.02: Tuning and Optimizing the Model
- Activity 8.03: Comparison of the Models
- 9. Multiclass Classification Algorithms
- Activity 9.01: Performing Multiclass Classification and Evaluating Performance
- Activity 9.02: Dealing with Imbalanced Data Using scikit-learn
- Hey!
Packt Publishing - inne książki
-
Solve classic computer science problems from fundamental algorithms, such as sorting and searching, to modern algorithms in machine learning and cryptography
40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition 40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition
-
Use modern Python libraries such as pandas, NumPy, and scikit-learn and popular machine learning and deep learning methods to solve financial modeling problems
-
Get up to speed with Oracle's Autonomous Databases and implementation strategies for any workload or use case, including transactional, data warehousing, and non-relational databases
Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture
-
Design, build, and deploy performant and maintainable web applications using Spring, Spring Boot, and Angular
-
Build CD pipelines following GitOps principles like declarative and immutable changes stored in version control, all continuously reconciled by Argo CD, and minimize the failure of deployments.
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Data Science for Marketing Analytics - Second Edition Mirza Rahim Baig, Gururajan Govindan, Vishwesh Ravi Shrimali (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.