西内 啓(著)
※1点の税込金額となります。 複数の商品をご購入いただいた場合のお支払金額は、 単品の税込金額の合計額とは異なる場合がございますので、予めご了承ください。
「翔泳社デジタルファースト」は、お客様が注文してから印刷するPOD(オンデマンド印刷)を利用したシリーズです。他では入手できないオリジナルコンテンツを、POD形式でより速く、より手軽に読んでいただくことができます。
SEshopでは、ある程度在庫をご用意しておりますが、在庫状況によりましては、ご注文いただいてから印刷いたしますので、出荷までにお時間がかかる場合がございます。あらかじめご了承ください。
統計学の第一人者、西内啓が企業のマーケター、経営層のために初めて書き下ろしたデータ分析・活用の実践書
ビッグデータの活用やデータサイエンスの重要性が語られてきましたが、実際に企業の現場の実務者がどのような方針でデータを収集し、整理して活用するかについてはまだまだ難しいのが現状です。
一方、AIやデータ分析ツールの発達によりデータ分析の専門家ではなくても、基本的な理解があれば分析や活用が可能になる「市民データサイエンス」の時代とも言われます。
この本は、企業のマーケターをはじめとするビジネスリーダーの方々が、「何から始めるか」「どのようにデータを集めるか」という段階からはじめ、「リサーチデザイン」など、調査データの設計や方針の策定や、外部からのデータの調達について解説するとともに、著者の会社「データビークル」のツールを通じて、データの前処理、分析方法、効果測定やROIの最大化について紹介する内容です。
【対象読者】
企業のマーケター、プランナー、経営層
【目次】
序章:データを活かせる組織を作るために
1章:業務のためのデータを活用可能なデータへ
2章:価値ある分析のためのリサーチデザイン
3章:リソース配分の予測問題―統計学と機械学習の使い分け
4章:ターゲティングの因果推論
5章:データサイエンスを「プロダクト」にするために
終章:社内政治を乗り越えろ
序章:データを活かせる組織を作るために
1章:業務のためのデータを活用可能なデータへ
コラム:dataFerryを使ったデータ加工
2章:価値ある分析のためのリサーチデザイン
コラム:dataDiverを使った洞察の探し方
3章:リソース配分の予測問題―統計学と機械学習の使い分け コラム:dataDiverを使った予測精度の検証方法
4章:ターゲティングの因果推論 コラム:dataSniperを使ったターゲティングと施策の評価
5章:データサイエンスを「プロダクト」にするために
終章:社内政治を乗り越えろ
やまと さん
2019-04-15
「統計学が最強の学問である」シリーズの著者の西内啓さんの本。アマゾンのレコメンデーション機能が自著の購入を執拗に薦めたエピソードを紹介していましたが、最近の日経新聞でも、ニセブランドのバッグをアマゾンが誤って推奨したことが記事になっていました。ビッグデータとかAIの時代といっても、最先端の会社ですら問題が多いのが現状のようです。本著では実務の現場の話をとりあげ、データの準備作業に8~9割の時間がとられ、デクノロジーはなんとかなっても課題設定が下手で期待した答えがでないことが多々あるなど参考になりました。
KOBAYASHI さん
2019-12-17
○。データビークルさん、儲かってまっか?