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マイナビ出版 小川貴史 室井隆徳
日々の意思決定を求められるマーケターのために。マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか?Excelを用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書。
第1章 演習をはじめる前に第2章 顧客データ(質的データ)をクロスセクションデータとして分析第3章 アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備(データをチェック)第4章 Excel分析ツールを使って回帰分析第5章 残存効果などを加味して予測精度を上げる第6章 予算配分最適化シミュレーション第7章 ECとコールセンター 2つの売上への影響を加味した予算配分最適化第8章 補足解説APPENDIX 付録演習
『これからのマーケターは、グラフの見た目よりも「因果推論」に注意すべきである』 「統計学が最強の学問である」著者の西内 啓氏推薦! マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか? Excelを用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。 データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書です。 『もともと統計学には無縁だった筆者は、広告会社でTVCMなどのマス広告とデジタルアドの全体最適、予算配分の最適を目指すため、時系列データ解析によってオフライン施策とオンライン施策を横並びで評価できるマーケティング・ミックス・モデリング(MMM)を知りました。 それを学ぶために得た知識や分析スキルを共有するために、ExcelでMMMに付帯する分析手順を行いながら学べる書籍を作りました。それは本来、専門家によって提供される高度な分析サービスです。本書では統計学に初めてチャレンジ する方がそれを習得することを目指したものです。 本書は統計やデータマイニングを学びたくなったマーケターが難解な数式やプログラムコードを書くような「専門書」で学ぶ前の、基礎的なデータ分析の感覚を共有する「ビジネス専門書」を目指しました。』(著者の言葉より)
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[BOOKデータベースより]
日々の意思決定を求められるマーケターのために。マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか?Excelを用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書。
第1章 演習をはじめる前に
[日販商品データベースより]第2章 顧客データ(質的データ)をクロスセクションデータとして分析
第3章 アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備(データをチェック)
第4章 Excel分析ツールを使って回帰分析
第5章 残存効果などを加味して予測精度を上げる
第6章 予算配分最適化シミュレーション
第7章 ECとコールセンター 2つの売上への影響を加味した予算配分最適化
第8章 補足解説
APPENDIX 付録演習
『これからのマーケターは、グラフの見た目よりも「因果推論」に注意すべきである』
「統計学が最強の学問である」著者の西内 啓氏推薦!
マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか?
Excelを用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。
データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書です。
『もともと統計学には無縁だった筆者は、広告会社でTVCMなどのマス広告とデジタルアドの全体最適、予算配分の最適を目指すため、時系列データ解析によってオフライン施策とオンライン施策を横並びで評価できるマーケティング・ミックス・モデリング(MMM)を知りました。
それを学ぶために得た知識や分析スキルを共有するために、ExcelでMMMに付帯する分析手順を行いながら学べる書籍を作りました。それは本来、専門家によって提供される高度な分析サービスです。本書では統計学に初めてチャレンジ する方がそれを習得することを目指したものです。
本書は統計やデータマイニングを学びたくなったマーケターが難解な数式やプログラムコードを書くような「専門書」で学ぶ前の、基礎的なデータ分析の感覚を共有する「ビジネス専門書」を目指しました。』(著者の言葉より)