データでもっと儲ける方法経営とマーケティングのためのアナリティクスデザイン

商品番号: 160510
販売状態: 品切れ
納品形態: 宅配便にてお届け
発売日: 2019年02月28日
出荷開始日: 2019年02月27日
ISBN: 9784798160511
判型: A5
ページ数: 200
キーワード: データベースマーケティング統計学

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統計学の第一人者、西内啓が
企業のマーケターやマネジメント、データに関わるすべてビジネスパーソンのために
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

はじめに　なぜあなたはデータを活かせないのか

第1章　業務のためのデータを活用可能なデータへ
　1　「活用できる状態のデータ」とは
　2　データ活用のための結合と集計
　3　数値化と再分類でデータをもっとリッチに
　4　抜け漏れ・異常値・表記の揺れにどう対処するか
　5　継続的なデータ活用プロセスにおけるデータ整備の位置づけ
　コラム（1）data Ferryを使ったデータプレパレーション

第2章　データ活用のための「リサーチデザイン」の考え方
　6　リサーチデザインの2つの要素
　7　アウトカムを設定するコツ
　8　解析単位を決めるための4つのルール
　9　何がその違いと関係しているのか～基本的なデータ分析の読み方
　コラム（2）data Diverを使った洞察を探す分析

第3章　機械学習による予測と最適化
　10　洞察・予測・最適化～AI開発で同様のところと違うところ
　11　予測モデルとAIの使い分け
　12　何をデータで予測させるべきか
　13　AI開発における適切な課題設定とは
　14　ズルのできない予測精度の検証方法
　コラム（3）data Diverを使った予測とその精度検証

終章　社内政治を乗り越えろ
　コラム（4）data Sniperを使ったターゲティングと施策の評価

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

感想・レビュー

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？

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