Python für Marketing

Целевые группы:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: Python für Marketing weiterbilden wollen.

Профессиональные условия:

Keine besonderen Anforderungen.

Технические условия:

Keine besonderen Anforderungen.

Систематика терминов агентств по трудоустройству Германии:

keine Angaben

Содержание

Bringen Sie Ihre Marketing-Analysen mit Python auf die nächste Stufe.


Die Funktionen, die Python für Datenwissenschaftler so nützlich machen, sind die gleichen, die Marketer nutzen können, um ihre Kunden, die Produktleistung, die Konkurrenz und den Markt besser zu verstehen.

Lernen Sie, wie Sie Python nutzen können, um das Marketing in Ihrem Unternehmen zu verbessern. Entdecken Sie, wie Sie Daten aus Quellen wie Google Analytics sowie Facebook importieren und bereinigen. Führen Sie Datensätze zusammen, erstellen detaillierte Visualisierungen, analysieren Zeitreihendaten und benutzerdefinierte Metriken.

Erstellen Sie Alarme für Ihre Marketingaktivitäten und erfahren Sie, wie Sie diese Techniken und hilfreiche Python-Bibliotheken wie Pandas und Seaborn kombinieren können, um Marktanalysen durchzuführen, das Kundenverhalten vorherzusagen, die Konkurrenz einzuschätzen, Markttrends zu überwachen und vieles mehr.

Die Bedeutung von Python im Marketing
- Beschleunigen Sie Ihr Marketing mit Python
- Warum Python für Marketer wertvoll ist
- Warum Python für Vermarkter wertvoll ist

Daten laden und erforschen
- Einführung in Pandas
- Installieren von Jupyter
- Importieren von Google Analytics-Daten
- Importieren von Google Search Console-Daten
- Importieren von Facebook- und AdWords-Daten
- Zugriff auf die Google Trends API
- Visualisieren von Google-Daten
- Plotten von Facebook- und Google Ads-Daten
- Visualisieren von Google Trends-Daten

Daten bereinigen, ordnen und verknüpfen
- Einführung in die Datenbereinigung
- Bereinigen von Google Analytics-Seitendaten
- Vorbereiten von zu gruppierenden Daten
- Erstellen neuer Datensätze mit Groupby
- Neuaufbau von Google Analytics-Daten
- Entfernen von Spalten
- Ersetzen von fehlenden Facebook-Ad-Daten
- Zusammenführen von Google Analytics und Search Console
- Speichern Ihrer Daten in einer CSV-Datei

Marketingdaten in Python visualisieren
- Benutzerdefinierte Visualisierungen in Python
- Importieren, Erkunden und Plotten eines einfachen Diagramms
- Erstellen von Matplotlib-Subplots
- Plotten einer sekundären y-Achse
- Hinzufügen von x- und y-Beschriftungen zu einem Plot
- Drehen von xticks-Beschriftungen im Plot
- Hinzufügen einer Legende zu einem Plot
- Hinzufügen eines Titels zu Ihrem Plot
- Hinzufügen von Annotationen zu Plots
- Umschalten zwischen Matplotlib-Stilen
- Verwenden einer Punktwolke in Seaborn
- Anpassen einer Punktwolke in Seaborn
- Erstellen einer Facebook Ads Heatmap in Seaborn

Mit Zeitreihen arbeiten
- Zeitreihen-Notizbuch
- Fehlende Werte korrigieren
- Zeitreihendaten neu abtasten
- Rollierende Durchschnittsplots
- Wöchentliche PPC- und CPC-Daten grafisch darstellen
- Hinzufügen von dynamischen Anmerkungen zu einem Diagramm

Berechnung, Filterung und Erstellung neuer Metriken
- Einführung in das Berechnen und Filtern
- Berechnen von Metriken
- Filtern von Daten

Erstellen hilfreicher Alarme
- Einführung in die Berechnung von Alarmen
- Erstellen von einfachen Alarmen
- Berechnen von zwei Datumsbereichen
- Erstellen von Alarmen mit Aktionen


Wenn Sie Python zu Ihrem Marketing-Toolkit hinzufügen, sind Sie für die nächsten fünf Jahre der Marketing-Automatisierungsrevolution gerüstet. Mit Python sind Sie in der Lage, näher an Ihre Daten heranzukommen als je zuvor und Ihre Zeit zu optimieren, indem Sie die schwere Arbeit automatisieren werden. Es wird Ihnen erlauben, schnellere Entscheidungen zu treffen, Ihre Kampagnen mit kreativen Ergebnissen zu optimieren und mit Ihren Kunden auf eine Art und Weise zu kommunizieren, die nicht möglich war, bevor Sie gelernt haben, wie man mit Daten in Python umgeht. Man muss kein Techie sein, um Python zu lernen. Sie können Datenanalyse und Python erlernen, ohne jegliche Programmierkenntnisse zu haben. Sie werden lernen, wie Sie mit Daten arbeiten, die Ihnen täglich begegnen, z. B. Google Analytics, wie Sie Augmented Data korrigieren und bereinigen, wie Sie beeindruckende Diagramme erstellen, die Sie mit Ihren Kunden oder Ihrem Team teilen können, und schließlich lernen Sie, wie Sie ein einfaches Tool erstellen, das Ihnen hilft, Probleme in Ihren Daten zu erkennen. Abschließend werden Sie die Grundlagen haben, die Sie brauchen, um Python zu Ihrem täglichen Datenanalysewerkzeug zu machen, was nur der erste Schritt ist, um zu lernen, wie Python Ihre tägliche Arbeit verbessern kann.


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