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データサイエンスの基礎と導入 ~8000人以上が受講したデータサイエンススクール講師が易しく解説~

データサイエンスの基礎と導入 ~8000人以上が受講したデータサイエンススクール講師が易しく解説~

POL共催セミナーでの講演資料です。
https://labbaseplus-event0722.peatix.com/

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金祥太

July 27, 2022
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  1. 本日のゴール

  2. 本日のゴール

  3. 今日のAgenda

  4. DXとは • DXに必要な要素はたくさんある • →言葉だけのDXが流行っている • なんとなくのAIとDX →DXの定義は曖昧で、DXを言語化して共通認識を持っておくことが 大事 DXとは・・・「」

    DXにおける課題とは・・・「」 ・DXの目指すべきゴールは局所的な改善ではなく、生活者の体験を 変える全体像を描き、その実現に向けてマーケティング・ビジネス 、データサ イエンス、データマネジメントの観点で走り抜けること メーカーの難しいのは、キャッシュポイントを後ろに持ってきづらいこ と
  5. DXとは • DXに必要な要素はたくさんある • →言葉だけのDXが流行っている • なんとなくのAIとDX →DXの定義は曖昧で、DXを言語化して共通認識を持っておくことが 大事 DXとは・・・「」

    DXにおける課題とは・・・「」 ・DXの目指すべきゴールは局所的な改善ではなく、生活者の体験を 変える全体像を描き、その実現に向けてマーケティング・ビジネス 、データサ イエンス、データマネジメントの観点で走り抜けること メーカーの難しいのは、キャッシュポイントを後ろに持ってきづらいこ と
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  8. データ活用に成功している企業 ▪事例 ・スティッチフィックス ・ダラーシェイブクラブ ・ ユーザーと繋がり続ける データを取得し続ける

  9. マーケティング 顧客視点・・当たり前だからほぼ触れず デジタルマーケティングの手法論 →集客・体験・CV・リピート それぞれをさらにブレイクダウン

  10. データマネジメント データサイエンス→マーケティングの土台作り ・オンラインデータとオフラインデータの統合 ・個人情報観点 ・1stパーティデータと3rdパーティデータ ・人材のインハウス化

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  20. CRISP-DM ビジネス 理解 データ 理解 データ 準備 モデル 構築 評価

    実装 モデル構築 だけでなく他 のプロセスも 非常に重要
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  22. 機械学習ができること 学習データ 未知のデータ 答え 明日の気温 明日の曜日 今日の売上 ・ ・ 明日の売上の実測値

    答え:明日の売上の 予測値
  23. 機械学習ができること 学習データ 未知のデータ 答え 明日の気温 明日の曜日 今日の売上 ・ ・ 明日の売上の実測値

    答え:明日の売上の 予測値
  24. 機械学習ができること 学習データ 未知のデータ 答え 明日の気温 明日の曜日 今日の売上 ・ ・ 明日の売上の実測値

    答え:明日の売上の 予測値
  25. 機械学習ができること 学習データ 未知のデータ 答え 明日の気温 明日の曜日 今日の売上 ・ ・ 明日の売上の実測値

    答え:明日の売上の 予測値
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  31. 業務要件の確認 どの粒度で予測する? 予測の範囲 予測のタイミング

  32. 業務要件の確認 予測してどうする? スコアリングの結果 しきい値0.9以上の ユーザーにクーポ ンを付与する?

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  64. APPENDIX

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