Data Science for Marketing Analytics

Abstract

This practical guide bridges foundational descriptive analytics and advanced predictive modeling for marketing professionals leveraging Python. Designed for practitioners with basic Python proficiency, the text cultivates data science competencies through realistic, hands-on exercises using authentic sales and marketing datasets. Readers progressively develop skills in data wrangling and exploratory analysis with pandas, visualization with Matplotlib, hypothesis testing, and the application of supervised learning techniques—including random forests and support vector machines—for revenue forecasting and churn prediction. The volume also addresses unsupervised methods for customer segmentation and covers model evaluation, hyperparameter tuning, and techniques such as SMOTE for handling imbalanced data. By integrating theoretical concepts with applied projects, the book empowers marketers and aspiring analytics professionals to derive actionable insights, enhance decision-making, and implement machine learning

В практическом руководстве для специалистов по маркетингу, использующих Python, соединены фундаментальный описательный анализ и продвинутое предиктивное моделирование. Издание рассчитано на практиков с базовыми навыками работы с Python. Книга поможет развить компетенции в области науки о данных с помощью реалистичных практических упражнений с использованием подлинных наборов данных по продажам и маркетингу. Читатели постепенно осваивают навыки обработки и исследовательского анализа данных с помощью библиотеки pandas, визуализации с помощью Matplotlib, проверки гипотез, а также применения методов обучения с учителем – включая случайные леса доменов и опорные векторные машины – для прогнозирования выручки и предсказания оттока клиентов. В книге также рассматриваются несупервизируемые методы сегментации клиентов, а также вопросы оценки моделей, настройки гиперпараметров и такие техники, как SMOTE, для работы с дисбалансированными данными. Интегрируя теоретические концепции с прикладными проектами, книга помогает