コロナ不況に効く
売上増・マーケティングAIの入門書
2021/6/26 オーム社より発売。数学科・物理学科出身のビッグデータマーケティングのプロとの共著。身近な売上増に使えるデータ分析活用事例がデータを通じてわかりやすく紹介。
DX推進のヒントとなる、レシピ感覚の身近な入門書です。
概要
目次
Part 1 プロセスの一般論
Intro プロジェクトを成功に導くための基本を身に付ける
1.1 プリアナリティクス
1.2 分析マスターデータ作成
1.3 基礎集計と可視化
1.4 モデリング
1.5 評価・実装
Part 2 顧客データ × クラスタリング分析モデル
Intro 顧客データを分類して業務改善したい
2.1 顧客データの準備
2.2 マスターデータの作成
2.3 データの基礎集計と可視化
2.4 クラスタリングの実行
2.5 分析報告書類の作成
Part 3 広告効果データ × 重回帰分析モデル
Intro 広告の費用対効果を知りたい
3.1 要件とデータ整理
3.2 時系列に基づいた広告データの整理
3.3 相関分析と説明変数の作成
3.4 モデルの構築
3.5 結果に基づいた最適な広告戦略の立案
Part 4 キャンペーンデータ × ロジスティック回帰分析モデル
Intro 広告キャンペーンの対象を見つけたい
4.1 キャンペーンのための分析設計
4.2 過去データの整理
4.3 反応者/非反応者のクロス集計
4.4 ロジスティック回帰モデルの構築
4.5 学習モデルの精度検証
Part 5 調査データ × コレスポンデンス分析モデル
Intro 調査データを要約したい
5.1 調査データの分析設計
5.2 調査データの準備
5.3 グランドトータル集計とクロス集計
5.4 コレスポンデンス分析
Part 6 Eコマースデータ × 協調フィルタリング分析モデル
Intro 商品レコメンドエンジンを構築したい
6.1 データの準備
6.2 商品間の相関分析
6.3 協調フィルタリング
Appendix AI開発の成功パターン(EDA)と失敗パターン(LISA)
1 AI開発の成功パターン:EDA
2 避けたい失敗パターン:LISA
はじめに
株式会社Crosstab代表取締役 1982年:愛知県生まれ 2005年:慶應義塾大学理工学部卒業 2007年:同大学院理工学研究科修士課程修了 2019年:株式会社Crosstabを創業 業種業界を問わずさまざまなクライアントに対してデータ解析サービスやデータビジネス開発支援、人材育成事業などを展開している。統計モデルの作成および特にビジネスアウトプットを重視した分析が得意領域である。その他開発実績としてデータ解析に関する特許を複数取得。また2020年より東北大学大学院情報科学研究科後期博士課程に在籍、量子機械学習をテーマに研究を行っている。
1986年:北海道生まれ 2012年:東京大学理学部生物化学科卒業 2014年:同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻博士前期課程修了 2017年:同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻博士後期課程修了 大学での専門は神経科学。現在は、デジタルアドバタイジングコンソーシアム(株)に勤務。機械学習エンジニアとして、主に広告配信システムの開発業務に従事している。
1984年:宮城県生まれ 2007年:東北大学理学部物理学科卒業 2009年:同大学院理学研究科物理学専攻博士前期課程修了 2011年:同大学院理学研究科物理学専攻博士後期課程中退 大学での専門は理論物理学。現在は(株)金融エンジニアリング・グループに勤務。データ分析コンサルタントとして、主に金融機関のコンサルティング業務に従事している。
株式会社キアラ代表取締役 1975年:岡山県倉敷市生まれ 京都大学総合人間学部では数学(線形代数)とフランス史をダブル専攻。伊藤忠商事(株)ではミラノとロンドンに駐在しファッション新規事業開発。2016年、AI・機械学習に特化した研究会コミュニティTeamAIを立ち上げる。800回のイベント通じ会員10,000人を形成。2019年、100ヶ国語同時翻訳ChatbotアプリKiaraを海外向けにローンチ。500Startups Singapore(経済産業省JETRO後援)を卒業。著書には『機械学習エンジニアになりたい人のための本−AIを天職にする』(翔泳社・単著)『データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南』(情報機構・共著)『現場のプロが教える前処理技術』(マイナビ出版・共著)『コロナvs.AI最新テクノロジーで感染症に挑む』(翔泳社・共著)『医療AIの知識と技術がわかる本』(翔泳社・共著)等がある。
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