【感想・ネタバレ】データでもっと儲ける方法 経営とマーケティングのためのアナリティクスデザインのレビュー

西内啓

統計学の第一人者、西内啓が
企業のマーケター、経営層のために
初めて書き下ろしたデータ分析・活用の実践書

ビッグデータの活用やデータサイエンスの重要性が語られてきましたが、実際に企業の現場の実務者がどのような方針でデータを収集し、整理して活用するかについてはまだまだ難しいのが現状です。

一方、AIやデータ分析ツールの発達によりデータ分析の専門家ではなくても、基本的な理解があれば分析や活用が可能になる「市民データサイエンス」の時代とも言われます。

この本は、企業のマーケターをはじめとするビジネスリーダーの方々が、「何から始めるか」「どのようにデータを集めるか」という段階からはじめ、「リサーチデザイン」など、調査データの設計や方針の策定や、外部からのデータの調達について解説するとともに、著者の会社「データビークル」のツールを通じて、データの前処理、分析方法、効果測定やROIの最大化について紹介する内容です。

【対象読者】
企業のマーケター、プランナー、経営層

【目次】
序章：データを活かせる組織を作るために
1章：業務のためのデータを活用可能なデータへ
2章：価値ある分析のためのリサーチデザイン
3章：リソース配分の予測問題―統計学と機械学習の使い分け
4章：ターゲティングの因果推論
5章：データサイエンスを「プロダクト」にするために
終章：社内政治を乗り越えろ

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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[ブクログ · ★★★★★]

第一章では、データの加工やクレンジングの大切さを説きます。第二章では何を最大化もしくは最小化したいのか（アウトカム）それを何毎に比べるのか（解析単位）というリーチデザインの考え方を分かり易い例を挙げて説明します。第三章では機械学習は対象（解析単位）ごとに目的変数（アウトカム）を正確に予測し、最適な選択肢を提示するものとデータ分析との違いを定義するもリーチデザインは同じように重要と説きます。AIの価値を判断する基準として総負荷量、安定性、有効性、責任性、感情性を挙げ、クロスバリデーション法（交差検証）の必要性についても言及してます。終章ではデータ活用のプロジェクトチームについて説明するも最も重要なのは数字と理屈で意思決定のリスクを取れるボスとしてます。表題に「もっと儲ける」とありますが、内容は巷に広がる間違ったデータ分析やAIの使い方を憂い正しいをやり方を指南する書となっています。コラムと称して、自社製品のdata Ferry,data Diver,data Snaiperなら、先に挙げた面倒な作業が簡単にできると説明されてます。とても勉強になる良書でしたが、データでもっとも儲かるのはデータビークルさんのようです。

[ブクログ · ★★★★☆]

「#データでもっと儲ける方法」翔泳社、西口啓著
セミナーのお土産、然程期待せずに読み始めたが、とてもよくできた本。
データを使える（キレイにする）ことの難しさ。
タイトルのとおり「儲ける」ためには何が必要？
100%の精度などありえない、外すならどちら側に外すのか？最後に実践してナンボ、社内政治重要！
うちのメンバーにも勧めるとしよう。