データエンハンサーの戯言置き場

データサイエンティストを挫折した人がデータとアナリシスのエンハンスメントについて考える

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自己紹介

某インターネット企業にてデータアナリストを経てデータサイエンティストになれず、データエンハンサー(自称)、アナリシスエンハンサー(自称)をやっております。 ブログの内容は個人の意見・見解であり、所属組織の意見・見解とは異なる事があります。




データエンハンサーとは

自称です。

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【読書記録】確率思考の戦略論

 

確率思考の戦略論  USJでも実証された数学マーケティングの力

確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

 

 はい、今更ですが読みました。

 

タイトルの通り、USJの成功事例なのだけれど、バックグラウンドは2名ともP&Gグローバルで需要予測をしていた人たち。どちらかというと、そういう、消費財みたいなものに結構向いた手法な気がする。僕らテックサービス系だとどうやって落とし込めばいいのだろう、、とちょっと悩む。

 

中身は戦略論、、、と言いつつも、需要予測をどうやるか、その結果どうなるのか、とう話の方が印象に残る。ちゃんとビジネス書、という体裁を為していながらも、数学的な、というか統計的なものをきっちり式も省略せずに記載している、という点ではかなり稀有な本だと思う。

 

予測手法自体は、「似た市場のデータを集める」「数理モデル(NBDモデル)」を使う、というあたりが書かれていて、結構後者の説明に比重が置かれている。個人的には数理モデルがすごい、というよりは、必要なデータを集めてくるスキルのほうがすごいなあと思ったり。

 

流行りの"びっぐでーた"とか"えーあい"どやあ的な本ではなくて、機械学習のきの字もでてこない感じ。むしろ硬派な統計を如何に読みやすくとっつきやすいところに落とし込むか、、、という方向で好感が持てます。確率と統計ができないくせに人工知能を語るな派です。

 

ということで、ビジネスの世界とサイエンス・テックの世界をつなぐ本としては結構現実的で良い本なのではないかなーと思いましたとさ。