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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  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に使う
  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：自己組織化マップによる合成変数の構築
  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

• 出版社からのコメント

  経営におけるデータサイエンティストの重要性が増す中、本書は特に、業務特化型AIの作り方を指南。そのスキル向上に貢献する。

• 内容紹介

  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。

• 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）

  喜田 昌樹(キダ マサキ)
  １９８９年同志社大学経済学部卒業。２０２１年滋賀大学経済学部教授（現在）。研究領域：認知的組織論、ナレッジマネジメント、テキストマイニング

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