現役のデータサイエンティストが、データの加工から機械学習モデルの作成まで、とても簡単な文章で教えてくれます。Pythonのコードも載っており、基礎構文が分かる方であれば、理解には苦しまないと思います。
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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 (量子AI・データサイエンス叢書) 単行本 – 2023/4/6
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■□ 人気講義が書籍になって登場! □■
電気通信大学におけるデータサイエンスの人気講義が書籍になりました。
Pythonプログラムで日々のお買い物行動データ(マーケティングデータ)を探索的・仮説検証的に解析したり、機械学習モデルを構築したりしながら、ビジネスにおけるデータサイエンスのプロセスを学んでいきます。
プロセス全体をRPG(ロールプレイングゲーム)になぞらえ、親しみやすく、かつ分かりやすく解説します。
演習問題や章末問題も充実。インプットとアウトプットのサイクルを回してデータサイエンスの"実践力"を身に付けよう!
---
新進気鋭のビジネスデータサイエンティストがPythonで奏でる門外不出のプロの分析力を手に入れろ!
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
---
▽本書の特長
・実際のビジネスで使われているデータを使う
・実際のビジネスに携わっている者が執筆する
・実際の講義や発表資料をもとにライブ感を大切にする
・大学の授業や企業の勉強会で活用できるよう学びの要素も取り入れる
▽本書の対象読者
・ビジネスに通じるデータサイエンス力を身に付けたい方
・マーケティングデータの分析に関心がある方
・消費財メーカーや小売企業などにおいて業務をされている方
▽本書で学べること
・ビジネスにおけるデータサイエンスの進め方
・ショッパーマーケティングの課題と対策
・探索的データ解析の技法とプロセス
・仮説検証型データ分析の技法とプロセス
・データサイエンスに関するプレゼンや資料作成のコツ
・機械学習モデル構築とその評価の方法
・Kaggleコンペへの投稿にもチャンレンジ
▽本書の目次
第1章 全体像と学習の進め方
第2章 ショッパーマーケティングの課題
第3章 ショッパー行動解析データ概論
第4章 探索的データ解析(I)
第5章 探索的データ解析(II)
第6章 仮説検証型データ分析
第7章 報告資料の作成とプレゼン(I)
第8章 モデル構築の準備
第9章 精度評価の手法
第10章 決定木
第11章 ロジスティック回帰
第12章 アンサンブル
第13章 報告資料の作成とプレゼン(II)
第14章 システム化・回帰・クラスタリング
第15章 全体のふりかえりと今後にむけて
▽コラム
・来客数=レシート発行枚数?
・データサイエンスは文理融合
・「外れ値」「欠損値」の扱いこそビジネス知識が問われる
・人は売場に来てから4秒で商品を決める?
・商品発注量の決定は「匠の技」?
・精度向上がビジネスの目標?
・ドドリアに学ぶ認知的不協和
…他多数
電気通信大学におけるデータサイエンスの人気講義が書籍になりました。
Pythonプログラムで日々のお買い物行動データ(マーケティングデータ)を探索的・仮説検証的に解析したり、機械学習モデルを構築したりしながら、ビジネスにおけるデータサイエンスのプロセスを学んでいきます。
プロセス全体をRPG(ロールプレイングゲーム)になぞらえ、親しみやすく、かつ分かりやすく解説します。
演習問題や章末問題も充実。インプットとアウトプットのサイクルを回してデータサイエンスの"実践力"を身に付けよう!
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新進気鋭のビジネスデータサイエンティストがPythonで奏でる門外不出のプロの分析力を手に入れろ!
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
---
▽本書の特長
・実際のビジネスで使われているデータを使う
・実際のビジネスに携わっている者が執筆する
・実際の講義や発表資料をもとにライブ感を大切にする
・大学の授業や企業の勉強会で活用できるよう学びの要素も取り入れる
▽本書の対象読者
・ビジネスに通じるデータサイエンス力を身に付けたい方
・マーケティングデータの分析に関心がある方
・消費財メーカーや小売企業などにおいて業務をされている方
▽本書で学べること
・ビジネスにおけるデータサイエンスの進め方
・ショッパーマーケティングの課題と対策
・探索的データ解析の技法とプロセス
・仮説検証型データ分析の技法とプロセス
・データサイエンスに関するプレゼンや資料作成のコツ
・機械学習モデル構築とその評価の方法
・Kaggleコンペへの投稿にもチャンレンジ
▽本書の目次
第1章 全体像と学習の進め方
第2章 ショッパーマーケティングの課題
第3章 ショッパー行動解析データ概論
第4章 探索的データ解析(I)
第5章 探索的データ解析(II)
第6章 仮説検証型データ分析
第7章 報告資料の作成とプレゼン(I)
第8章 モデル構築の準備
第9章 精度評価の手法
第10章 決定木
第11章 ロジスティック回帰
第12章 アンサンブル
第13章 報告資料の作成とプレゼン(II)
第14章 システム化・回帰・クラスタリング
第15章 全体のふりかえりと今後にむけて
▽コラム
・来客数=レシート発行枚数?
・データサイエンスは文理融合
・「外れ値」「欠損値」の扱いこそビジネス知識が問われる
・人は売場に来てから4秒で商品を決める?
・商品発注量の決定は「匠の技」?
・精度向上がビジネスの目標?
・ドドリアに学ぶ認知的不協和
…他多数
- 本の長さ288ページ
- 言語日本語
- 出版社学術図書出版社
- 発売日2023/4/6
- 寸法18.2 x 1.7 x 25.7 cm
- ISBN-104780610516
- ISBN-13978-4780610512
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商品の説明
著者について
コニカミノルタ株式会社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ー,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.
コニカミノルタ株式会社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.
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ー,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.
コニカミノルタ株式会社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.
登録情報
- 出版社 : 学術図書出版社 (2023/4/6)
- 発売日 : 2023/4/6
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 288ページ
- ISBN-10 : 4780610516
- ISBN-13 : 978-4780610512
- 寸法 : 18.2 x 1.7 x 25.7 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 51,295位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 140位データベース処理
- カスタマーレビュー:
カスタマーレビュー
星5つ中4.5つ
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9グローバルレーティング
評価はどのように計算されますか?
全体的な星の評価と星ごとの割合の内訳を計算するために、単純な平均は使用されません。その代わり、レビューの日時がどれだけ新しいかや、レビューアーがAmazonで商品を購入したかどうかなどが考慮されます。また、レビューを分析して信頼性が検証されます。
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2023年7月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データサイエンスの実践、マーケティング、プログラミングと広く網羅されつつ、RPGや漫画での具体的な説明やコラムが面白かったです。
以下のような内容が好きな方、おすすめです。
・RPG(ドラクエ・FF等)が好き
機械学習は魔法。敵は物理でも倒せるけど、派手なエフェクトの魔法はみんな好きだよね?的な説明あり。ほかにも実際に手を動かして経験を積むことをRPGでも敵を倒してレベルアップするよね、的な説明。
・ドラゴンボールが好き
数値で具体的にデータを示し、直観に反する結果を提示した際に、違和感を感じ、批判をされる方がいたときは「ドドリアさん」と考えようとのご意見。認知的不協和の例えが面白い。
・サポートページが手厚い
kaggleページがあり、GitHubにコードがあり、youtubeに各章の概要説明が数分である。過保護なくらい手厚い。
以下のような内容が好きな方、おすすめです。
・RPG(ドラクエ・FF等)が好き
機械学習は魔法。敵は物理でも倒せるけど、派手なエフェクトの魔法はみんな好きだよね?的な説明あり。ほかにも実際に手を動かして経験を積むことをRPGでも敵を倒してレベルアップするよね、的な説明。
・ドラゴンボールが好き
数値で具体的にデータを示し、直観に反する結果を提示した際に、違和感を感じ、批判をされる方がいたときは「ドドリアさん」と考えようとのご意見。認知的不協和の例えが面白い。
・サポートページが手厚い
kaggleページがあり、GitHubにコードがあり、youtubeに各章の概要説明が数分である。過保護なくらい手厚い。
2023年4月27日に日本でレビュー済み
著者の一人清水氏のお仕事をお手伝いしたことがある経緯もあり、読みました。
本書は、Pythonプログラムを駆使して日々のお買い物行動データを探索的・仮説検証的に解析し、機械学習モデルを構築することで、ビジネスにおけるデータサイエンスのプロセスを学ぶための一冊です。現実のビジネスデータを使用し、実際にビジネスに携わる清水氏等ならではの本といえます。
統計学的には除外することだけである意味軽視されることの多い「外れ値」「欠損値」がビジネス上は意外な気づきを生むことなど実務者ならではの視点があるのも読みどころです。
後半で機械学習の具体的進め方をPythonのコード入れながら進めていくところが個人的には参考になりました。その最後13章でどう(素人に)機械学習結果を報告・プレゼンするかでしめているあたりも実用的です。
本書は、Pythonプログラムを駆使して日々のお買い物行動データを探索的・仮説検証的に解析し、機械学習モデルを構築することで、ビジネスにおけるデータサイエンスのプロセスを学ぶための一冊です。現実のビジネスデータを使用し、実際にビジネスに携わる清水氏等ならではの本といえます。
統計学的には除外することだけである意味軽視されることの多い「外れ値」「欠損値」がビジネス上は意外な気づきを生むことなど実務者ならではの視点があるのも読みどころです。
後半で機械学習の具体的進め方をPythonのコード入れながら進めていくところが個人的には参考になりました。その最後13章でどう(素人に)機械学習結果を報告・プレゼンするかでしめているあたりも実用的です。
2023年4月11日に日本でレビュー済み
実データを使って、実際のビジネスの場においてどのようにデータ分析をしていくのか解説されていてわかりやすかった。途中のカラムや、後半部分には少しマニアックな内容にも触れており面白かった。
データサイエンスの初学者、中級者でも勉強になる内容だと思いました!!!
データサイエンスの初学者、中級者でも勉強になる内容だと思いました!!!