加藤エルテス聡志のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
第1章がビジネス活用編と第されたこ書籍を象徴していると思います。
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①データ分析によるビジネス成果を金額換算して示せ
└金額換算して初めて分析価値が評価される
②スゴイ分析よりも「成果が出る分析」を優先せよ
└学問的ではなく、実践的な読み方をすること
③分析結果を現場に丸投げするな
└ビジネス成果まで「分析者が」責任を持ちやりきる
④「現場」を知る努力をせよ
└現場感覚を捉えて初めて信用される
└信用されて初めて分析の話を聞いてもらえる
⑤業務プロセスレベルまで現場を把握せよ
└誰が、どのタイミングで、どの分析結果を基に、どう動くべ -
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Posted by ブクログ
個人的にはメルカリのBIチームの話題がとてもおもしろく参考になった。
横断組織としてのBIチームがあり、プロダクトやプロジェクト単位でアサインする体制をとることでのメリデメおよびデメリットへの対策がかなり具体的に書かれていてすぐにでも真似したい内容がたくさん。
またメルカリでは取締役や執行役員クラスでも必要に応じてSQLを書きデータに主体的に触れる文化があり、それも全社的に職種関わらずあるということで、レガシー企業のマイクロソフトOffice並に当たり前にデータ分析に取り組んでいるというのも読んでいて感服した次第。
そりゃグロースするわメルカリ。と思わずにいられない。
データ分析にあま -
Posted by ブクログ
いわゆる人工知能のビジネスでの活用について、極めて丁寧かつ実務上の示唆が非常に良くまとめられた解説書。この手の類書は様々あるが、個人的にはトップレベルに分かりやすく、かつ学びが多い。
人工知能が得意な「可視化・分類・予測」という効用とそれぞれのビジネス上の事例の解説に始まる本書では、人工知能を本当にビジネスで活用するためのプロジェクトマネジメント上のフレームワークやその留意点が丁寧に解説されている。
例えば、用いるモデルを選択するというプロセスでは、モデルを選択するためには4つの判断基準が示される。
・Accuracy：モデルの精度
・Interpretation：解釈の容易性
・Cod -
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Posted by ブクログ
機械学習、ディープラーニング・・・
とデータ分析関係の話題に事欠かない昨今。
上記のような技術に触れる機会は今後増える一方で、
かつ生産性を上げるという視点を考えると、
データ分析は避けて通れない領域である。
そんなデータ分析領域に取り組んでいくために、
どういったスキルが必要なのか、どんな人が必要なのか、
そしてどんな進め方で取り組んでいけばよいのか、
といった疑問を解決し、愚直に取り組むためにも、
まずは本書を読んで全体像を掴むと良いと思う。
【勉強になったこと】
・機械脳の時代に重宝されるのはデータサイエンティスト
だけでなく、データサイエンスとビジネスの架け橋と
なれる人のほう -
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