データでもっと儲ける方法 の商品レビュー
第一章では、データの加工やクレンジングの大切さを説きます。第二章では何を最大化もしくは最小化したいのか(アウトカム)それを何毎に比べるのか(解析単位)というリーチデザインの考え方を分かり易い例を挙げて説明します。第三章では機械学習は対象(解析単位)ごとに目的変数(アウトカム)を正...
第一章では、データの加工やクレンジングの大切さを説きます。第二章では何を最大化もしくは最小化したいのか(アウトカム)それを何毎に比べるのか(解析単位)というリーチデザインの考え方を分かり易い例を挙げて説明します。第三章では機械学習は対象(解析単位)ごとに目的変数(アウトカム)を正確に予測し、最適な選択肢を提示するものとデータ分析との違いを定義するもリーチデザインは同じように重要と説きます。AIの価値を判断する基準として総負荷量、安定性、有効性、責任性、感情性を挙げ、クロスバリデーション法(交差検証)の必要性についても言及してます。終章ではデータ活用のプロジェクトチームについて説明するも最も重要なのは数字と理屈で意思決定のリスクを取れるボスとしてます。表題に「もっと儲ける」とありますが、内容は巷に広がる間違ったデータ分析やAIの使い方を憂い正しいをやり方を指南する書となっています。コラムと称して、自社製品のdata Ferry,data Diver,data Snaiperなら、先に挙げた面倒な作業が簡単にできると説明されてます。とても勉強になる良書でしたが、データでもっとも儲かるのはデータビークルさんのようです。
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「#データでもっと儲ける方法」翔泳社、西口啓著 セミナーのお土産、然程期待せずに読み始めたが、とてもよくできた本。 データを使える(キレイにする)ことの難しさ。 タイトルのとおり「儲ける」ためには何が必要? 100%の精度などありえない、外すならどちら側に外すのか?最後に実践して...
「#データでもっと儲ける方法」翔泳社、西口啓著 セミナーのお土産、然程期待せずに読み始めたが、とてもよくできた本。 データを使える(キレイにする)ことの難しさ。 タイトルのとおり「儲ける」ためには何が必要? 100%の精度などありえない、外すならどちら側に外すのか?最後に実践してナンボ、社内政治重要! うちのメンバーにも勧めるとしよう。
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