実践マーケティングデータサイエンス ショッパー行動の探索的データ解析と機械学習モデル構築
発売日：2023年3月
- ページ数
- ２６８ｐ
- ISBN
- 978-4-7806-1051-2
- 著者情報
- 清水 隆史（シミズ タカシ）
埼玉県狭山市出身。日本大学理工学部物理学科宇宙物理学専攻卒。コニカミノルタ株式会社所属シニアプロジェクトマネージャー。新卒で就職したシステムインテグレータにて宇宙開発関連システムの技術開発・運用などに従事。その後プロジェクトマネージャ、営業、事業戦略など広範な業務を横断的に担当し、技術とビジネスの橋渡しに面白さを感じる。コニカミノルタに転籍後、２０１８年よりショッパー行動解析サービス「Ｇｏ Ｉｎｓｉｇｈｔ」のサービス企画・開発・運用に従事しプロダクトマネージャを務める。現在はＰＭＯとして横断的にＤＸやデータサイエンス系プロジェクトのマネジメント全般に従事、人財育成にも取り組むとともに、スクラムマスターとしてアジャイル関連の活動も行う
淺田 晃佑（アサダ コウスケ）
１９９２年生まれ。東京工業大学数学科卒業。コニカミノルタ株式会社所属シニアデータサイエンティスト。新卒でＩＴ企業にて画像処理やＩｏＴ関連ｗｅｂアプリ、顧客基盤システムなどの開発に従事。その後データサイエンティストに転身。金融向け予測モデル、自然言語処理関連プロダクト開発に携わる。２０１９年にコニカミノルタに転籍。数理スキルを活かし小売向けに時系列分析による需要予測、発注量の最適化などを行っている
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商品説明
データで優位なマーケティングを展開する方法論と具体的手順を大公開。
■□ 人気講義が書籍になって登場！ □■
電気通信大学におけるデータサイエンスの人気講義が書籍になりました。
Pythonプログラムで日々のお買い物行動データ（マーケティングデータ）を探索的・仮説検証的に解析したり、機械学習モデルを構築したりしながら、ビジネスにおけるデータサイエンスのプロセスを学んでいきます。
プロセス全体をRPG（ロールプレイングゲーム）になぞらえ、親しみやすく、かつ分かりやすく解説します。
演習問題や章末問題も充実。インプットとアウトプットのサイクルを回してデータサイエンスの”実践力”を身に付けよう！
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新進気鋭のビジネスデータサイエンティストがPythonで奏でる門外不出のプロの分析力を手に入れろ！
データで優位なマーケティングを展開する方法論と具体的手順を大公開
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▽本書の特長
・実際のビジネスで使われているデータを使う
・実際のビジネスに携わっている者が執筆する
・実際の講義や発表資料をもとにライブ感を大切にする
・大学の授業や企業の勉強会で活用できるよう学びの要素も取り入れる
▽本書の対象読者
・ビジネスに通じるデータサイエンス力を身に付けたい方
・マーケティングデータの分析に関心がある方
・消費財メーカーや小売企業などにおいて業務をされている方
▽本書で学べること
・ビジネスにおけるデータサイエンスの進め方
・ショッパーマーケティングの課題と対策
・探索的データ解析の技法とプロセス
・仮説検証型データ分析の技法とプロセス
・データサイエンスに関するプレゼンや資料作成のコツ
・機械学習モデル構築とその評価の方法
・Kaggleコンペへの投稿にもチャンレンジ
▽本書の目次
第1章 全体像と学習の進め方
第2章 ショッパーマーケティングの課題
第3章 ショッパー行動解析データ概論
第4章 探索的データ解析(I)
第5章 探索的データ解析(II)
第6章 仮説検証型データ分析
第7章 報告資料の作成とプレゼン(I)
第8章 モデル構築の準備
第9章 精度評価の手法
第10章 決定木
第11章 ロジスティック回帰
第12章 アンサンブル
第13章 報告資料の作成とプレゼン(II)
第14章 システム化・回帰・クラスタリング
第15章 全体のふりかえりと今後にむけて
▽コラム
・来客数＝レシート発行枚数？
・データサイエンスは文理融合
・「外れ値」「欠損値」の扱いこそビジネス知識が問われる
・人は売場に来てから4秒で商品を決める？
・商品発注量の決定は「匠の技」？
・精度向上がビジネスの目標？
・ドドリアに学ぶ認知的不協和
…他多数
目次
第1章 全体像と学習の進め方
1.1 分析の全体像と本書の構成
1.2 CRISP-DM
1.3 クエストを楽しむ
1.4 ふりかえりをしながら学びを得る
1.5 DEFP2021発表資料からの学び
章末問題
第2章 ショッパーマーケティングの課題
2.1 ショッパーマーケティングと本書の範囲
2.2 バーチャル店舗とリアル店舗の対比
2.3 ショッパーマーケティングにおける課題
2.4 データ活用の道しるべ
2.5 今回のクライアントと仮想プロジェクト
2.6 ビジネス課題の理解を深めるためには
2.7 DEFP2021発表資料からの学び
章末問題
第3章 ショッパー行動解析データ概論
3.1 ショッパーマーケティングにおけるデータの種類
3.2 ショッパー行動解析データ(GIデータ)の仕様
3.3 GIデータの確認
3.4 必要なデータはすべて集めるべきか？
3.5 DEFP2021発表資料からの学び
章末問題
第4章 探索的データ解析(I)
4.1 探索的データ解析(EDA)とは
4.2 head/tailで中身を確認する
4.3 concatでcsvファイルを結合する
4.4 describeで要約統計量を確認する
4.5 histでヒストグラムを作成する
4.6 boxplotで箱ひげ図を作成する
4.7 astypeでデータ型を変換する
4.8 DEFP2021発表資料からの学び
章末問題
第5章 探索的データ解析(II)
5.1 エリア情報を確認する
5.2 フレームとエリアの特徴を確認する
5.3 性別・年代を確認する準備
5.4 pieで円グラフを作成する
5.5 接触/購入の回数/人数の一覧表を作成する
5.6 CVR(接触人数→購入人数)を算出する
5.7 メーカー別に集計する
5.8 scatterで散布図を作成する
5.9 DEFP2021発表資料からの学び
章末問題
第6章 仮説検証型データ分析< ほか
商品詳細
- シリーズ名
- 量子ＡＩ・データサイエンス叢書
- 出版社名
- 学術図書出版社
- サイズ
- ２６ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
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