戦略的データサイエンス入門
ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、膨大なデータをビジネスの枠組みの中に組み込んで活用することが重要課題となっています。つまり、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。 訳者前書き はじめに 1章 はじめに：データ分析思考 1.1 データを使ったビジネスチャンスの広がり 1.2 例：ハリケーン・フランシス 1.3 例：顧客の乗り換えの予測 1.4 データサイエンス、エンジニアリング、そしてデータ主導による意思決定 1.5 データ処理とビッグデータ 1.6 ビッグデータ1.0からビッ
可視化されたユーザーデータの集積の分析を「ビッグデータ」と安易に言う風潮 - やまもといちろうBLOG（ブログ）
これは単なるマーケットリサーチではないかと思うのです。 ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 http://business.nikkeibp.co.jp/article/nmgp/20120607/233038/?P=1 もちろん、的中率が高いのは素晴らしいことですね。 誤解があるとあれなんですが、youtube再生回数など目に見える数字をベースに解析をかけて結果を予測するのは選挙の出口調査に近いリサーチに過ぎないのであって、ビッグデータとは言わないと思います。ユーザーの行動分析の元となるデータを中途のマイルストーンで集積できる仕組みがあって初めてビッグデータであり、レコメンド・エンジンのような嗜好予測の胃袋に投げ込む餌にするわけですから。 兵站ヲタである私どもからしますと、需要予測におけるビッグデータは進歩し続けており、現在ではデータセットさえきちんと揃えられれ
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