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Python for Marketing Research and Analytics - Couverture souple

 
9783030497224: Python for Marketing Research and Analytics

Synopsis

This book provides an introduction to quantitative marketing with Python. The book presents a hands-on approach to using Python for real marketing questions, organized by key topic areas. Following the Python scientific computing movement toward reproducible research, the book presents all analyses in Colab notebooks, which integrate code, figures, tables, and annotation in a single file. The code notebooks for each chapter may be copied, adapted, and reused in one's own analyses. The book also introduces the usage of machine learning predictive models using the Python sklearn package in the context of marketing research. 

This book is designed for three groups of readers: experienced marketing researchers who wish to learn to program in Python, coming from tools and languages such as R, SAS, or SPSS; analysts or students who already program in Python and wish to learn about marketing applications; and undergraduate or graduate marketing students with little or no programming background. It presumes only an introductory level of familiarity with formal statistics and contains a minimum of mathematics. 

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À propos de l?auteur

Jason Schwarz PhD is a Quantitative Researcher at Google and a former systems neurobiologist. His areas of research include perception, attention, motivation, behavioral pattern formation, and data visualization which he studies at scale at Google. Prior to joining Google, he was a data scientist at a startup where he ran analytics and developed and deployed production machine learning models on a Python stack.

Chris Chapman PhD is a Quantitative Researcher at Google, and an author of Chapman & Feit, R for Marketing Research and Analytics (Springer, 2015). In the broader industry, he has served as President of the American Marketing Association's Practitioner Council, chaired the AMA Advanced Research Techniques Forum in 2012 and 2017, and is a member of several conference and industry committees. Chris regularly presents research innovations and teaches workshops on R, conjoint analysis, strategic modeling, and other analytics topics.

EleaMcDonnell Feit is an Assistant Professor of Marketing at Drexel University and a Senior Fellow of Marketing at The Wharton School. She enjoys making quantitative methods accessible to a broad audience and teaches workshops and courses on advertising measurement, marketing experiments, marketing analytics in R, discrete choice modeling and hierarchical Bayes methods. She is an author of Chapman & Feit, R for Marketing Research and Analytics (Springer, 2015).

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9783030497194: Python for Marketing Research and Analytics

Edition présentée

ISBN 10 :  3030497194 ISBN 13 :  9783030497194
Editeur : Springer Nature Switzerland AG, 2020
Couverture rigide

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Jason S. Schwarz; Chris Chapman; Elea McDonnell Feit
Edité par Springer, 2021
ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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Edité par Springer, 2021
ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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Schwarz, Jason S.|Chapman, Chris|Feit, Elea McDonnell
ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book provides an introduction to quantitative marketing with Python. This book is designed for three groups of readers: experienced marketing researchers who wish to learn to program in Python, coming from tools and languages such as R, SAS, or SPSS. N° de réf. du vendeur 517241087

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Jason S. Schwarz
ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an introduction to quantitative marketing with Python. The book presents a hands-on approach to using Python for real marketing questions, organized by key topic areas. Following the Python scientific computing movement toward reproducible research, the book presents all analyses in Colab not Elektronisches Buch, which integrate code, figures, tables, and annotation in a single file. The code not Elektronisches Buch for each chapter may be copied, adapted, and reused in one's own analyses. The book also introduces the usage of machine learning predictive models using the Python sklearn package in the context of marketing research.This book is designed for three groups of readers: experienced marketing researchers who wish to learn to program in Python, coming from tools and languages such as R, SAS, or SPSS; analysts or students who already program in Python and wish to learn about marketing applications; and undergraduate or graduate marketing students with little or no programming background. It presumes only an introductory level of familiarity with formal statistics and contains a minimum of mathematics. N° de réf. du vendeur 9783030497224

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ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides an introduction to quantitative marketing with Python. The book presents a hands-on approach to using Python for real marketing questions, organized by key topic areas. Following the Python scientific computing movement toward reproducible research, the book presents all analyses in Colab not Elektronisches Buch, which integrate code, figures, tables, and annotation in a single file. The code not Elektronisches Buch for each chapter may be copied, adapted, and reused in one's own analyses. The book also introduces the usage of machine learning predictive models using the Python sklearn package in the context of marketing research.This book is designed for three groups of readers: experienced marketing researchers who wish to learn to program in Python, coming from tools and languages such as R, SAS, or SPSS; analysts or students who already program in Python and wish to learn about marketing applications; and undergraduate or graduate marketing students with little or no programming background. It presumes only an introductory level of familiarity with formal statistics and contains a minimum of mathematics. 284 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030497224

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Schwarz, Jason S.; Chapman, Chris; Feit, Elea McDonnell
Edité par Springer, 2021
ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Schwarz, Jason S.
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ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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ISBN 10 : 3030497224 ISBN 13 : 9783030497224
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -This book provides an introduction to quantitative marketing with Python. The book presents a hands-on approach to using Python for real marketing questions, organized by key topic areas. Following the Python scientific computing movement toward reproducible research, the book presents all analyses in Colab not Elektronisches Buch, which integrate code, figures, tables, and annotation in a single file. The code not Elektronisches Buch for each chapter may be copied, adapted, and reused in one's own analyses. The book also introduces the usage of machine learning predictive models using the Python sklearn package in the context of marketing research.This book is designed for three groups of readers: experienced marketing researchers who wish to learn to program in Python, coming from tools and languages such as R, SAS, or SPSS; analysts or students who already program in Python and wish to learn about marketing applications; and undergraduate or graduate marketing students with little or no programming background. It presumes only an introductory level of familiarity with formal statistics and contains a minimum of mathematics.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 284 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030497224

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