Kursbeschreibung
Wenn Sie Python zu Ihrem Marketing-Toolkit hinzufügen, sind Sie für die nächsten fünf Jahre der Marketing-Automatisierungsrevolution gerüstet.
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
- 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
- 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
- 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
- Zeitreihen-Notizbuch
- Fehlende Werte korrigieren
- Zeitreihendaten neu abtasten
- Rollierende Durchschnittsplots
- Wöchentliche PPC- und CPC-Daten grafisch darstellen
- Hinzufügen von dynamischen Anmerkungen zu einem Diagramm
- Einführung in das Berechnen und Filtern
- Berechnen von Metriken
- Filtern von Daten
- 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.
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
- 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
- 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 S…