EducationData ScienceMarketing
Overview
「マーケティングとデータサイエンス」は、ビジネス現場で求められるマーケティング思考とデータ分析スキルを橋渡しする実践型教材として設計・制作しました。現代のデジタルマーケティングの文脈を整理したうえで、Pythonを使った機械学習の具体的な分析手法まで一貫して学べる構成となっています。特にマーケットバスケット分析とアソシエーションルール（支持度・確信度・リフト値）は、スーパーやECサイトなど実際のビジネスシーンで広く使われており、学習者がすぐに実務応用できる内容を重視しました。教材の特長：理論（マーケティングファネル、Marketing 5.0）→ データ準備・前処理 → 分析実装（Python）→ ビジネス解釈 という一連のフローを、ひとつの教材の中で完結させることで、「なぜこの分析を行うのか」という文脈を常に意識できる設計にしています
ビジネス応用と活用シーン
小売・EC サイト
「よく一緒に購入されています」セクションの商品推奨。高リフト値の商品ペアを優先表示することで購買単価（UPT）向上が見込める。
クロスセル施策
高確信度ルールを持つ商品ペアを活用したクーポン配布やバンドル販売。特定商品購入後のフォローアップメール設計にも応用可能。
棚割・陳列設計
関連性の高い商品を近くに陳列する棚割最適化。実店舗での購買動線設計や、オンラインのカテゴリ分類改善に活用。
顧客セグメント別分析
全体ではなく、RFM 分析等で分類した顧客クラスター別にルールを抽出することで、より精度の高いターゲティングが可能になる。
教材設計の構成と学習フロー
本教材は、ビジネス文脈から始まり実装まで一貫して学べるよう設計されています。
- 1マーケティング基礎論：マーケティングファネル・顧客ステージ・売り手視点から顧客視点へのシフト
- 2Marketing 5.0：時代変遷（1.0〜5.0）とテクノロジー活用。DX・AIの役割を整理
- 3データ基礎：トランザクションデータの構造理解、pandas による前処理と集計手法
- 4アソシエーション分析の理論：支持度・確信度・リフト値の定義と解釈
- 5Python 実装：集合演算（set）を用いた指標の実装から、mlxtend による本格的なルール抽出まで
- 6ビジネス解釈・施策設計：分析結果をマーケティングキャンペーン・推奨システムへ落とし込む方法論
プロジェクト情報
カテゴリ
データ分析 / 教材
年度
2025
分野
教師なし学習
データソース
UCI Online Retail
言語
Python 3
技術スタック
PythonpandasmlxtendNumPyJupytermatplotlib
キーワード
マーケティング 5.0アソシエーション分析支持度確信度リフト値教師なし学習クロスセル推奨システムDXマーケティングファネル
ハイライト
- ✓理論〜実装まで一貫した教材設計
- ✓実データ（UCI）を活用した実践的内容
- ✓ビジネス解釈・施策立案まで網羅
- ✓Marketing 5.0 の文脈でDS を位置づけ