量子ＡＩ・データサイエンス叢書 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

清水 隆史/淺田 晃佑【著】

学術図書出版社（2023/03発売）

• サイズ B5判／ページ数 288p／高さ 26cm
• 商品コード 9784780610512
• NDC分類 675
• Cコード C3034

内容説明

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。

目次

全体像と学習の進め方
ショッパーマーケティングの課題
ショッパー行動解析データ概論
探索的データ解析（１）
探索的データ解析（２）
仮説検証型データ分析
報告資料の作成とプレゼン（１）
モデル構築の準備
精度評価の手法
決定木
ロジスティツク回帰
アンサンブル
報告資料の作成とプレゼン（２）
システム化・回帰・クラスタリング
全体のふりかえりと今後にむけて

著者等紹介

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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

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[ちる]

定性的（伝統的）マーケティング理論を交えてデータ分析が語られているので面白かったです。 難易度は低めで入門書のような位置付け。