ビジネス・データサイエンス入門　データ分析業務の自動化とデータサイエンティストのリスキリング

業務特化型ＡＩを自作し、意思決定工学を目指す。仕事“職務”を意識してデータサイエンスを考える。データサイエンス業務の自動化。統計的分析より機械学習（ＡＩ）重視。課題解決よりも課題発見を重視。

ビッグデータやテキストマイニング、ＡＩなどの活用が経営の巧拙を左右するようになっており、その活用を支えるデータサイエンティストの重要性が高まっている。

データサイエンティストには、単にデータ解析ソフトを使いこなす能力が必要なだけではなく、分析の設計をしたり、そこで得られたデータを解釈するために、マネジメントの知識やノウハウが欠かせない。すなわち経営戦略やマーケティングなどの理解が欠かせない。

本書は、かねてから経営学を踏まえたデータ活用手法に関する著作を刊行してきた著者が、新たに注目される、さまざまな経営分野における業務特化型AIの作り方を指南、意思決定への貢献を目指す。既刊と同様、マネジメントでの応用を踏まえ、ツールの使い方を解説している。学生のテキストとして企画されたが、この分野に関心を持つビジネスパーソンにも貢献するだろう。

目次

第１章　ビジネス・データサイエンスとは
第２章　ビジネスの理解（経営課題の発見）に必要な経営学の知識
第３章　データサイエンスの前提条件１：基幹系システムとデータマネジメント
第４章　データサイエンスの前提条件２：データの理解と準備
第５章　モデリングと対応する経営課題
第６章　リスクマネジメント
第７章　顧客行動を理解し、予測する：需要予測とチャーン・マネジメント
第８章　より効率的な顧客ターゲッティングを行いたい
第９章　売上が伸びる仕組みを構築したい：店舗設計とレコメンドシステム
第10章　非構造化データを扱う：テキストマイニングの活用

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