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コース

pandasで学ぶマーケティングキャンペーン分析

基礎スキルレベル

更新日 2026/04

pandasスキルを高め、結合、スライス、可視化などでマーケティングの疑問に答えよう！

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PythonExploratory Data Analysis

4時間

14 ビデオ

53 演習

4,500 XP

33,742

修了証明書

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コース説明

データサイエンスの技術を学ぶうえで最大の課題の一つは、それらのスキルや概念が実務でどう活きるのかを理解することです。マーケティングの仕事にPythonやpandasを取り入れてスキルアップしたい方や、マーケティング組織でデータサイエンティストがどのような業務を行うのかを知りたい方に、本コースは最適です。オンライン購読ビジネスのデータをもとにした架空のマーケティングデータセットを使い、よくあるビジネス上の問いを測定可能な指標に落とし込みます。たとえば「このキャンペーンの成果はどうだったか？」「どのチャネルが最も多くの登録者を紹介しているか？」「特定のチャネルが不調なのはなぜか？」といった問いに取り組みます。データセットのマージやスライス、groupby()、データ型の修正、matplotlibによる可視化など、Pythonとpandasの基礎を発展させていきます。

前提条件

Intermediate Python

1

Pandas

In this chapter, you will review pandas basics including importing datasets, exploratory analysis, and basic plotting.

Introduction to pandas for marketing

Importing the dataset

Examining the data

Data types and data merging

Updating the data type of a column

Adding new columns

Date columns

Initial exploratory analysis

Daily marketing reach by channel

Visualizing daily marketing reach

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2

Exploratory Analysis & Summary Statistics

In this chapter, you will learn about common marketing metrics and how to calculate them using pandas. You will also visualize your results and practice user segmentation.

Introduction to common marketing metrics

Calculating conversion rate

Calculating retention rate

Customer segmentation

Comparing language conversion rate (I)

Comparing language conversion rate (II)

Aggregating by date

Plotting campaign results (I)

Visualize conversion rate by language

Creating daily conversion rate DataFrame

Setting up our data to visualize daily conversion

Visualize daily conversion rate

Plotting campaign results (II)

Marketing channels across age groups

Grouping and counting by multiple columns

Analyzing retention rates for the campaign

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3

Conversion Attribution

In this chapter, you will build functions to automate common marketing analysis and determine why certain marketing channels saw lower than usual conversion rates during late January.

Building functions to automate analysis

Building a conversion function

Test and visualize conversion function

Plotting function

Putting it all together

Identifying inconsistencies

House ads conversion rate

Analyzing House ads conversion rate

House ads conversion by language

Creating a DataFrame for house ads

Confirming house ads error

Resolving inconsistencies

Setting up conversion indexes

Analyzing user preferences

Creating a DataFrame based on indexes

Assessing bug impact

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4

Personalization A/B Test

In this chapter, you will analyze an A/B test and learn about the importance of segmentation when interpreting the results of a test.

A/B testing for marketing

Determining key metrics

Test allocation

Comparing conversion rates

Calculating lift & significance testing

Creating a lift function

Evaluating statistical significance

A/B testing & segmentation

Building an A/B test segmenting function

Using your segmentation function

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pandasで学ぶマーケティングキャンペーン分析

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