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

ＡＩ、ビッグデータ、データサイエンティストの時代と言われる中で「データの活用の仕方がわからない」という人々のために統計家・西内啓が描き下ろした実践の書。「どのような目的に対して、どうデータを活用すれば、企業は利益をあげられるのか」データをビジネスの「成果」につなげるための方法を解説しています。

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(「近刊情報」より)

目次

第１章　業務のためのデータを活用可能なデータへ（「活用できる状態のデータ」とは
データ活用のための結合と集計
数値化と再分類でデータをもっとリッチに　ほか）
第２章　データ活用のための「リサーチデザイン」の考え方（リサーチデザインの２つの要素
アウトカムを設定するコツ
解析単位を決めるための４つのルール　ほか）
第３章　機械学習による予測と最適化（洞察・予測・最適化〜ＡＩ開発で同様のところと違うところ
予測モデルとＡＩの使い分け
何をデータで予測させるべきか　ほか）
終章　社内政治を乗り越えろ

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