マーケティングのためのアソシエーション分析 （バスケット分析）【Pythonによる実践】

Description

「レコメンドシステム」は実装しようにも難しいイメージがあるかもしれません。もちろんAmazonやYoutubeなど有名なサービスで使われるようなレコメンドシステムは非常に難解かもしれませんが、その一方で比較的シンプルなレコメンド手法もあります。

今回はそのようなシンプルなレコメンド手法の中で、マーケティング分野などで長く親しまれている「アソシエーション（バスケット）分析」に着目し、実際にデータを使ってPythonで実践してみます。

ぜひ本コースを、レコメンドを学ぶための第一歩として、もしくはデータドリブンマーケティングを実践するためのガイドとして、活用いただければと思います。

内容

• レコメンドの基礎知識

• レコメンドアルゴリズムの種類

• マーケティングとレコメンド

• Pythonによるアソシエーション分析の実践

注意事項

• Pythonの実行環境構築などは行いません。もし実行環境がない場合は、Anacondaをインストールしたり、Google Colaboratoryを使うなどするのが簡単で良いかと思います。

• 本コースは短時間でアソシエーション分析を実践するところを目的としたコースなりますので、厳密な議論などはしていない点、ご了承ください

What You Will Learn!

• レコメンドシステムの基礎
• アソシエーション（バスケット）分析の概要
• Pythonを使ったアソシエーション（バスケット）分析の実践方法
• マーケティングへのレコメンドの適用

Who Should Attend!

• レコメンドシステムに興味があり、簡単なものを動かしてみたい人
• マーケティング担当でデータドリブンなマーケティングにチャレンジしてみたい方
• アソシエーション分析を実践してみたい方

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