ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門 [単行本]

ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  どうしたら減少した売上をもとに戻せるか？顧客離れの原因はどこにあるか？より効果的な広告の出し方は？リアルな８つの事例ごとに、解決に至る分析ストーリーを、実績ある企業の分析実務者２人が解説。

• 目次

  はじめに
  
  第1章 データサイエンティストという仕事
  1.1 データサイエンティストとは？
  1.2 データサイエンティストの3つのタイプ
  1.3 データサイエンティストの現状
  
  第2章 ビジネスにおけるデータ分析フロー
  2.1 データ分析における5つのフロー
  2.2 現状とあるべき姿
  2.3 問題発見
  2.4 データの収集と加工
  2.5 データ分析
  2.6 アクション
  2.7 まとめ
  
  Ｒ言語のいろは
  
  ［分析の基礎］編
  
  第3章 ［ケース① ─ヒストグラム］
  なぜ売上は減少しているのか？
  3.1 現状とあるべき姿
  3.2 問題発見
  3.3 データの収集と加工
  3.4 データ分析
  3.5 アクション
  3.6 まとめ
  3.7 Rコードの詳細
  
  第4章 ［ケース② ─クロス集計］
  どの属性の顧客が離脱しているのか？
  4.1 現状とあるべき姿
  4.2 問題発見
  4.3 データの収集と加工
  4.4 データ分析
  4.5 アクション
  4.6 まとめ
  4.7 Rコードの詳細
  
  第5章 ［ケース③ ─A/Bテスト］
  どっちのバナーの反応がよいか？
  5.1 現状とあるべき姿
  5.2 問題発見
  5.3 データの収集と加工
  5.4 データ分析
  5.5 アクション
  5.6 まとめ
  5.7 Rコードの詳細
  
  第6章 ［ケース④ ─重回帰分析］
  集客効果の高い広告の組合せはなにか？
  6.1 現状とあるべき姿
  6.2 問題発見
  6.3 データの収集
  6.4 データ分析
  6.5 アクション
  6.6 まとめ
  6.7 Rコードの詳細
  
  ［分析の応用］編
  
  第7章 ［ケース⑤ ─ロジスティック回帰分析］
  過去の行動から現在の行動が予測できるか？
  7.1 スマホからの利用者を増加させたい
  7.2 ID 移行設定の失敗が問題？
  7.3 正解付きデータがないときのデータ収集
  7.4 モデルが作れるかどうかでの検証
  7.5 アクション
  7.6 まとめ
  7.7 Rコードの詳細
  
  第8章 ［ケース⑥ ─クラスタリング］
  どんな顧客群をターゲットとすべきか？
  8.1 どんなユーザがいるのかを知りたい
  8.2 行動パターンでユーザをグループ分け
  8.3 主成分を説明変数として使う
  8.4 クラスタリングの実行
  8.5 アクション
  8.6 まとめ
  8.7 Rコードの詳細
  
  第9章 ［ケース⑦─決定木分析］
  どんな行動をした顧客が継続利用するか？
  9.1 利用開始直後の離脱を減らしたい
  9.2 「楽しさ」の構造を理解する
  9.3 クラスタを説明変数として使う
  9.4 決定木分析の実行
  9.5 アクション
  9.6 まとめ
  9.7 Rコードの詳細
  
  第10 章 ［ケース⑧ ─ 機械学習］
  楽しさが最大になるチーム編成を作るには？
  10.1 チーム戦の楽しさの最大化
  10.2 データ分析でサービスに付加価値をつける
  10.3 曜日の影響がないデータを作る
  10.4 予測モデルの構築
  10.5 アクション
  10.6 まとめ
  10.7 Rコードの詳細
  
  COLUMN
  べき乗分布
  クロス集計
  
  R言語索引

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  酒巻 隆治(サカマキ リュウジ)
  うらわ出身。株式会社ドリコムデータ分析グループ所属。得意技は、人間が環境に残す行動ログの分析。博士（環境学）。あたらしい自由を目指す通信会社で、マーケティングリサーチ、アイトラッキングなど、あたらしいマーケティング分析業務を経て、国産ＥＣサイトの技術研究所に勤務
  
  里 洋平(サト ヨウヘイ)
  種子島出身。株式会社ドリコムデータ分析グループ所属。得意技は、Ｒ言語によるデータ分析。Ｔｏｋｙｏ．Ｒ主催者

• 出版社からのコメント

  現場の仕事に使えるデータ分析力が身につく

• 内容紹介

  ソーシャルゲーム会社で分析業務に従事する２人のデータサイエンティストが、データを仕事に役立てるためのノウハウを８つのケーススタディを通して具体的に解説！ リアルなログデータとフリーソフトＲのスクリプトを使って自分で分析の追体験が可能です。

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