ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門 という本を書きました (その1)
ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門 という本を執筆しました！
まだ発売前ですが、少しだけ中身を紹介してみたいと思います。
興味がありましたら、是非ご予約ください！
はじめに
(※出版社を配慮し、原文そのままではないです)
日々、データ分析の実務をしていると、次のような言葉をよく聞きます。
- A. 膨大な費用を使ってデータを収集し解析してもらったけど、期待したほどの爆発的な効果はでてこないなぁ。
- B. 分析部署から詳細な報告を送ってくれるのですが、やたら難しい報告書で、とても読めません。
- C. 一応データは残していますが、忙しくて分析しきれていないんです。
- D. データは全て残しています。ですが、どう見たらいいのか困っています。
- E. 重要な数値は毎日確認しているけど、それを見て実際どうのようにしたらいいのかわからなくて……。
- F. うちは担当者の実務経験にまかせているよ。データよりも当てにしているから。
- G. データ？ 分析？ いやとにかく、できることをがんばればいいんですよ。
データ分析は、さまざまなシーンでビジネス効率を上げることに役立ちます。
我々の体験でも、さまざまな業種、さまざまな職域において、効果の大小こそあれ、役に立つことが多いです。
しかしながら、上記のように、実際には企業内での定着に向けて、課題が多いという実情があります。
上記の言葉の背景にあるものを、分析者の視点から考えてみると
- A’. データ分析、特に機械学習などを、人間にわからない何かが見つかる魔法と勘違いしている。
- B’. データ分析が、複雑な数値解析による現象解説のみになっている。
- C’. データは保存しているが、分析に作業時間や人員などがさけない。
- D’. データは保存しているが、分析ノウハウがない。
- E’. 売上などの重要な数値では現状把握はできているが、その数値から今後具体的にどう行動したほうがよいかわからない。
- F’. データ分析と実務経験は補完関係で相乗効果があることを知らない。
- G’. ただがんばる業務を、より効果的に、ただがんばる業務にできることを知らない。
おおむね、このようなところに落ちつきます。
一般的に、何かを成功させるためには、知る、わかる、できるようになる、成功させることができる、という１つ１つに大きな障壁のある階層があります。
上記のそれぞれ悩みをみると、知らない、わからない、できない、うまく達成できない、と階層が異なるもののデータ分析がビジネスでほんとうに達成可能なことの大枠を知らない。
つまり、そのような情報が少ないということに帰結しそうです。
そこで我々は、この本を通し、実際のビジネスのなかで「データ分析」を行なうことで、何ができるのか、どういうふうに役に立たせることができるのか、を示していきます。
具体的に想定する読者ですが
- ビジネスのデータ分析に関心がある人
- 実際にビジネスでデータ分析を行なっている人
と大きく２つにわけ、それぞれを念頭に執筆しました。
- １章
- ビジネスのデータ分析にたずさわるデータ・サイエンティストの実態を紹介していきます。
- ２章
- どのようなビジネスにでもあてはまる、汎用性の高いデータ分析のフレームワークを紹介します。
- 3〜6章
- データ分析に関心のある人向けにデータ分析の基礎を説明しています。
- 基礎となる部分ですので、実際このままの形でビジネスに使えるチャンスは少ないのですが、なるべく実務にあわせる形で、ビジネスのデータ分析にまつわる考え方や、実際のやりとりといった業務の説明をおこないました。
- 7〜10章
- ソーシャルゲーム事業で分析業務を行っているかた、あるいはＩＴ業界、さらには他の業界において分析業務をおっている方を対象に、データ分析の応用事例を紹介しました。
- この本のオリジナリティがでるよう「なるべく既存のデータ分析の書籍にはないような分析」かつ「我々が実際に行なっている分析」というなかから４つほどのケースを紹介しました。
データ分析について解説した類書では、書籍の内容にあわせ都合よく用意されたデータを分析していきます。
しかし多くのみなさんはそれらの説明が実務には応用しにくかったという経験はないでしょうか？
この本では、それぞれのケースのなかで最初からきれいではない、いくつかの前処理が必要なデータを用意しました。
このようなデータに対して統計解析の道具をどのように活用していくのかについて、その詳細が明らかになるように構成を工夫しました。
