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

発売日 : 2019年02月28日

著者／編集 : 西内 啓

出版社 : 翔泳社

発行形態 : 単行本

ページ数 : 168p

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

西内 啓