파이썬으로 통계적 기법에 기반해 마케팅 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. 그러나 파이썬과 통계를 몰라도 책을 읽는 데 문제는 없다. 1, 2장에 걸쳐 파이썬이 왜 좋은 언어인지 파이썬의 기본 구문은 어떻게 돼 있는지에 대해 친절하게 설명하고 있으며, 이를 통해 파이썬이 처음인 독자들도 책을 읽기 위한 기본 지식을 얻을 수 있게 된다. 이어지는 장에서는 데이터를 다루기 위해 범용적으로 사용되는 파이썬 라이브러리인 Pandas의 데이터프레임을 사용한 데이터 처리 방법을 설명해 준다.
데이터 분석에서 가장 중요한 절차이자, 가장 기초적인 절차는 단연코 시각화이다. 책은 파이썬에 내장된 다양한 시각화 라이브러리를 사용해 데이터를 도식화하는 여러 기법을 설명해 준다. 이를 통해 마케팅이 아니더라도 데이터의 기본 시각화 방법에 대해 잘 알 수 있게 될 것이다. 통계적 검정 방법과 여러 선형 모델을 설명하지만 별도의 통계적 지식이 요구되지는 않는다는 점이 이 책의 큰 장점 중 하나다. 선형 모델 중 다변인 선형회귀도 살펴보며 계층적 모델까지 친절히 설명하고, 데이터 후반부는 차원축소에 연계돼 데이터 분석의 단순화 및 클러스터링을 집중적으로 살펴본다.

파이썬을 배우고 싶어 하는 마케팅 연구원 분석가나 파이썬을 사용해 선택한 마케팅 주제를 검토하려는 다른 분야의 학생이나 연구원이 읽기에 적합한 책이다.

순차적으로 7개 장에 걸쳐 개념을 점진적으로 가르치고, 작업하면서 예제를 직접 실습해본다. 1부에서 파이썬 언어의 기초에 대해 약간의 시간을 보낸 다음, 2부에서는 실제 마케팅 분석 문제에 적용한다. 3부에서는 몇 가지 고급 마케팅 주제를 살펴본다. 전체 장에서 파이썬의 위력을 보여주고 있다.

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이 책은 독자 여러분이 마케팅 조사와 분석을 위해 파이썬을 배울 수 있게 도와준다.
파이썬은 마케팅 분석가에게는 훌륭한 선택이며, 통계 모델을 적합화하기 위한 고급 기능을 제공한다. 파이썬은 확장 가능하며 소규모와 대규모 데이터셋 모두에서 다양한 형태로 여러 시스템 데이터를 처리할 수 있다. 파이썬 생태계에는 시각화 기술뿐만 아니라 광범위한 기존의 통계 기법과 새로운 통계 기법이 포함된다. 그러나 마케팅 영역에서의 사용은 계량 경제학, 생물 정보학, 전산학 등의 분야보다 뒤처져 있다. 독자들의 도움으로 이 상황이 바뀔 수 있길 바란다.
이 책을 읽기 위한 전제 조건은 파이썬을 이용한 마케팅에 관심이 있고 선형 회귀와 같은 기본 통계 모델에 개념적으로 익숙하며 직접 실습에 참여할 의향이 있으면 충분하다. 이 책은 어느 정도의 프로그래밍 경험이 있으면서 파이썬을 배우고자 하는 분석가들에게 특히 도움이 될 것이다.

제이슨 슈바츠(Jason Schwarz)

구글의 정량 연구원으로, 그 전에는 시스템 신경 생물학자였다. 그의 연구 분야는 지각, 주의, 동기 부여, 행동 패턴 형성과 구글에서 대규모로 연구하는 데이터 시각화이다.
구글에 입사하기 전에는 신생 기업에서 데이터 과학자로 근무하면서 파이썬 스택으로 분석을 실행하고 프로덕션 기계 학습 모델을 개발하고 배포했다.

크리스 채프먼(Chris Chapman)

구글의 정량 연구원이며, 『R for Marketing Research and Analytics』(Springer, 2015)의 공동 저자이다. 미국 마케팅 협회(American Marketing Association) 실무자 협의회 회장을 역임했고 2012년과 2017년에는 AMA(Advanced Research Techniques Forum)의 의장을 역임했으며, 여러 회의와 산업 위원회의 회원이기도 하다. R, 컨조인트 분석(conjoint analysis), 전략적 모델링과 기타 분석 주제에 대한 연구 혁신을 정기적으로 발표하고 워크숍을 진행하고 있다.

에리 맥도넬 파이트(Elea McDonnell Feit)

드렉셀 대학교(Drexel University)의 마케팅 조교수이자 와튼 스쿨(Wharton School)의 마케팅 선임 연구원이다. 광범위한 정량적 방법에 접근하는 방법론을 좋아하며 광고 측정, 마케팅 실험, R의 마케팅 분석, 이산 선택 모델링, 계층적 베이즈 방법(hierarchical Bayes method)에 대한 워크숍 및 과정을 맡아 가르치고 있다. 『R for Marketing Research and Analytics』(Springer, 2015)의 공동 저자이다.

파이썬을 사용해 마케팅 분석을 수행하는 각종 방법론을 설명한 책이다. 통계적인 유의성에 기반해 다양한 마케팅 사례를 설명하는데, 마케팅 사례 분석을 위해 파이썬의 문법과 함께 통계적 분석 또한 동시에 배울 수 있으므로 일석삼조의 효과를 볼 수 있다. 특히 다양한 그래픽 기법을 통해 데이터 분석에 있어 가장 중요한 시각화 기법을 익힐 수 있다.
다양한 통계 수학이 동원되지만, 복잡한 수식을 전개하는 것은 최대한 자제했으며 대부분의 개념을 어려운 수학을 이해하지 않고도 습득할 수 있도록 배려한 부분 또한 돋보인다. 마케팅에 종사하고 있는 사람이거나, 혹은 마케팅 분야가 아니더라도 기초 데이터의 통계적 분석 기법을 파이썬을 통해 배우고자 한다면 이 책은 좋은 선택이 될 것이다.
파이썬을 전혀 모르는 사람들을 위해 한 장에 걸쳐 파이썬의 주요 기본 문법과 데이터 유형을 일목요연하게 정리했다. 따라서 데이터 분석에 관심이 있는 사람은 물론 처음으로 파이썬을 배우고자 하는 사람들에게도 좋은 지침서가 될 수 있을 것이다.

(주)크라스랩

(주)크라스랩은 머신러닝을 기반으로 다양한 연구를 수행하고 있으며, 특히 머신러닝 기반의 금융분석과 핀테크에 중점을 두고 있다. KAIST 전산학과 계산이론 연구실 출신의 이병욱 대표가 이끌고 있으며, 그의 저서 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)는 대한민국학술원에 의해 2019년도 교육부 우수학술도서로 선정됐다.