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

西内 啓【著】

翔泳社（2019/02発売）

• サイズ A5判／ページ数 199p／高さ 21cm
• 商品コード 9784798160511
• NDC分類 336.17
• Cコード C0034

出版社内容情報

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

内容説明

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。

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

著者等紹介

西内啓［ニシウチヒロム］
東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、２０１４年１１月より株式会社データビークルを創業。自身のノウハウを活かした拡張アナリティクスツール「ｄａｔａＤｉｖｅｒ」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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[やまと]

「統計学が最強の学問である」シリーズの著者の西内啓さんの本。アマゾンのレコメンデーション機能が自著の購入を執拗に薦めたエピソードを紹介していましたが、最近の日経新聞でも、ニセブランドのバッグをアマゾンが誤って推奨したことが記事になっていました。ビッグデータとかAIの時代といっても、最先端の会社ですら問題が多いのが現状のようです。本著では実務の現場の話をとりあげ、データの準備作業に８～９割の時間がとられ、デクノロジーはなんとかなっても課題設定が下手で期待した答えがでないことが多々あるなど参考になりました。

2019/04/15

[KOBAYASHI]

○。データビークルさん、儲かってまっか？

2019/12/17