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データ分析業務の自動化とデータサイエンティストのリスキリング
白桃書房 喜田昌樹
点
業務特化型AIを自作し、意思決定工学を目指す。仕事“職務”を意識してデータサイエンスを考える。データサイエンス業務の自動化。統計的分析より機械学習(AI)重視。課題解決よりも課題発見を重視。
第1章 ビジネス・データサイエンスとは第2章 ビジネスの理解(経営課題の発見)に必要な経営学の知識第3章 データサイエンスの前提条件1:基幹系システムとデータマネジメント第4章 データサイエンスの前提条件2:データの理解と準備第5章 モデリングと対応する経営課題第6章 リスクマネジメントに使う第7章 顧客行動を理解し、予測する:需要予測とチャーン・マネジメント第8章 より効率的な顧客ターゲッティングを行いたい:自己組織化マップによる合成変数の構築第9章 売上が伸びる仕組みを構築したい:店舗設計とレコメンドシステム第10章 非構造化データを扱う:テキストマイニングの活用
ビッグデータやテキストマイニング、AIなどの活用が経営の巧拙を左右するようになっており、その活用を支えるデータサイエンティストの重要性が高まっている。データサイエンティストには、単にデータ解析ソフトを使いこなす能力が必要なだけではなく、分析の設計をしたり、そこで得られたデータを解釈するために、マネジメントの知識やノウハウが欠かせない。すなわち経営戦略やマーケティングなどの理解が欠かせない。本書は、かねてから経営学を踏まえたデータ活用手法に関する著作を刊行してきた著者が、新たに注目される、さまざまな経営分野における業務特化型AIの作り方を指南、意思決定への貢献を目指す。既刊と同様、マネジメントでの応用を踏まえ、ツールの使い方を解説している。学生のテキストとして企画されたが、この分野に関心を持つビジネスパーソンにも貢献するだろう。
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[BOOKデータベースより]
業務特化型AIを自作し、意思決定工学を目指す。仕事“職務”を意識してデータサイエンスを考える。データサイエンス業務の自動化。統計的分析より機械学習(AI)重視。課題解決よりも課題発見を重視。
第1章 ビジネス・データサイエンスとは
[日販商品データベースより]第2章 ビジネスの理解(経営課題の発見)に必要な経営学の知識
第3章 データサイエンスの前提条件1:基幹系システムとデータマネジメント
第4章 データサイエンスの前提条件2:データの理解と準備
第5章 モデリングと対応する経営課題
第6章 リスクマネジメントに使う
第7章 顧客行動を理解し、予測する:需要予測とチャーン・マネジメント
第8章 より効率的な顧客ターゲッティングを行いたい:自己組織化マップによる合成変数の構築
第9章 売上が伸びる仕組みを構築したい:店舗設計とレコメンドシステム
第10章 非構造化データを扱う:テキストマイニングの活用
ビッグデータやテキストマイニング、AIなどの活用が経営の巧拙を左右するようになっており、その活用を支えるデータサイエンティストの重要性が高まっている。
データサイエンティストには、単にデータ解析ソフトを使いこなす能力が必要なだけではなく、分析の設計をしたり、そこで得られたデータを解釈するために、マネジメントの知識やノウハウが欠かせない。すなわち経営戦略やマーケティングなどの理解が欠かせない。
本書は、かねてから経営学を踏まえたデータ活用手法に関する著作を刊行してきた著者が、新たに注目される、さまざまな経営分野における業務特化型AIの作り方を指南、意思決定への貢献を目指す。既刊と同様、マネジメントでの応用を踏まえ、ツールの使い方を解説している。学生のテキストとして企画されたが、この分野に関心を持つビジネスパーソンにも貢献するだろう。