ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
A practical guide to analyzing marketing data using Python
در جهانی که دادههای بازاریابی از منابع متنوعی مانند نظرسنجیهای مشتریان، دادههای دیجیتال و ابزارهای تحلیلی سرازیر میشوند، کتاب Marketing Analytics with Python منبعی بینظیر برای تحلیلگران بازاریابی، دانشمندان داده و توسعهدهندگان است که میخواهند از تکنیکهای آماری مناسب و ابزارهای منبعباز پایتون برای درک ترجیحات مشتریان و بهبود استراتژیها استفاده کنند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵، با بیش از ۴۰۰ صفحه محتوای عملی و مثالمحور، شما را از مبانی تحلیل بازاریابی به سمت مدلسازی داده، پیشبینی، تشخیص ناهنجاری، بخشبندی مشتریان، ارزش مادامالعمر مشتری (CLV)، تحلیل نظرسنجی، تحلیل مشترک (Conjoint Analysis)، نسبتدهی چندلمسی دیجیتال، مدلسازی میکس رسانه و اجرای آزمایشها هدایت میکند. با خرید نسخه چاپی یا کیندل، یک eBook رایگان در فرمت PDF نیز دریافت میکنید. اگر به تحلیل بازاریابی، پایتون، آمار بازاریابی یا تصمیمگیری دادهمحور علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک تحلیلگر بازاریابی، میخواهید از دادههای مشتریان برای پیشبینی روندها، بخشبندی مخاطبان یا اندازهگیری اثربخشی کمپینها استفاده کنید، اما با پیچیدگیهای مدلهای آماری یا ابزارهای پایتون آشنا نیستید. این کتاب با رویکردی موضوعمحور، شما را از استخراج و کاوش دادهها شروع میکند و به سراغ اصول طراحی و ارائه نتایج، اقتصادسنجی و استنباط علّی، پیشبینی با Prophet و ARIMA، تشخیص ناهنجاری، بینشهای مشتری، ارزش مادامالعمر، تحلیل نظرسنجی، تحلیل مشترک، نسبتدهی چندلمسی، مدلسازی میکس رسانه و اجرای آزمایشها میبرد. مثلاً، در فصل پیشبینی، نحوه استفاده از StatsForecast برای مدلهای ARIMA را یاد میگیرید، در حالی که فصل بخشبندی مشتریان تکنیکهای RFM را آموزش میدهد. این کتاب با مثالهای واقعی، کدهای پایتون و مطالعات موردی، شما را برای تصمیمگیریهای دادهمحور در بازاریابی در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند تحلیل بازاریابی، پایتون، بخشبندی مشتریان و پیشبینی در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
بازاریابی دادهمحور با استفاده از تکنیکهای آماری و ابزارهای پایتون، به سازمانها کمک میکند تا ترجیحات مشتریان را درک کنند و استراتژیهای مؤثرتری طراحی کنند. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۷۵% شرکتهای بازاریابی از ابزارهای AI و ML برای بهبود کمپینها استفاده میکنند، اما فقدان دانش عملی در مدلسازی و تحلیل علّی مانع بسیاری از تحلیلگران است. Marketing Analytics with Python با ارائه روشهای ساده و بدون ریاضیات پیچیده، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای تحلیلگران داده و دانشمندان داده در تیمهای بازاریابی با دانش پایه پایتون و آمار نوشته شده، بر مدلسازی و تحلیل، پیشبینی، بخشبندی و تصمیمگیری دادهمحور تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای بازاریابی دادهمحور – مثالها فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/marketing)، کاربران آن را «منبع ضروری برای تحلیلگران» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش Prophet و RFM بینظیر است.» این کتاب، با محتوای بهروز برای ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال تحلیل بازاریابی پیشرفته است، ایدهآل است.
این کتاب در ۱۲ فصل، با ساختاری منظم از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای کدمحور، مطالعات موردی و تمرینهای عملی همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
تحلیل بازاریابی چیست؟ (فصل ۱): معرفی مفاهیم و اهمیت دادهمحور.
استخراج و کاوش دادهها با Singer و pandas (فصل ۲): آمادهسازی دادهها برای تحلیل.
اصول طراحی و ارائه نتایج با Streamlit (فصل ۳): ایجاد داشبوردهای تعاملی.
اقتصادسنجی و استنباط علّی با Statsmodels و PyMC (فصل ۴): تحلیل علّی برای استراتژیهای بازاریابی.
پیشبینی با Prophet، ARIMA و مدلهای دیگر با StatsForecast (فصل ۵): پیشبینی روندهای بازاریابی.
تشخیص ناهنجاری با StatsForecast و PyMC (فصل ۶): شناسایی ناهنجاریها در دادههای بازاریابی.
بینشهای مشتری - بخشبندی و RFM (فصل ۷): بخشبندی مشتریان با RFM.
ارزش مادامالعمر مشتری با PyMC Marketing (فصل ۸): محاسبه CLV برای استراتژیهای بلندمدت.
تحلیل نظرسنجی مشتریان (فصل ۹): استخراج بینش از دادههای نظرسنجی.
تحلیل مشترک با pandas و Statsmodels (فصل ۱۰): تحلیل ترجیحات برای محصولسازی.
نسبتدهی چندلمسی دیجیتال (فصل ۱۱): نسبتدهی اثربخشی کانالهای دیجیتال.
مدلسازی میکس رسانه با PyMC Marketing (فصل ۱۲): بهینهسازی بودجه بازاریابی.
Marketing Analytics with Python با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
کدمحور: مثالهای پایتون با کتابخانههایی مانند pandas، Prophet و PyMC.
بازاریابیمحور: تمرکز بر چالشهای واقعی بازاریابی.
جامع: از کاوش داده تا مدلسازی پیشرفته.
نویسنده متخصص: با تجربه در تحلیل دادههای بازاریابی.
بهروز: هماهنگ با ابزارهای AI و ML در بازاریابی ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
تحلیلگران بازاریابی: برای تحلیل دادههای مشتری و کمپینها.
دانشمندان داده: برای کاربردهای پایتون در بازاریابی.
توسعهدهندگان: برای ساخت ابزارهای تحلیل بازاریابی.
مدیران بازاریابی: برای تصمیمگیریهای دادهمحور.
دانشجویان بازاریابی: برای یادگیری آمار و ML در بازاریابی.
دانش پایتون: آشنایی با پایتون و کتابخانههایی مانند pandas.
آمار پایه: درک مفاهیم آماری و تحلیل داده.
ابزارها: محیط پایتون (مانند Jupyter) و اتصال به اینترنت.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای بازاریابی دادهمحور – مثالها فوقالعاده.» در Reddit: «منبع ضروری برای تحلیلگران بازاریابی.» در Amazon: «Prophet و RFM بینظیر.»
با مطالعه، شما:
دادههای بازاریابی را با pandas و Singer استخراج و کاوش میکنید.
نتایج را با Streamlit بهصورت تعاملی ارائه میدهید.
استنباط علّی را با Statsmodels و PyMC برای استراتژیها انجام میدهید.
روندها را با Prophet و ARIMA پیشبینی میکنید.
مشتریان را با RFM و CLV بخشبندی میکنید.
کمپینها را با نسبتدهی چندلمسی و میکس رسانه بهینه میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران