「データサイエンティスト」は、タイトル通り「データサイエンティスト」の役割や必要な能力について橋本大也さんが紹介されている書籍です。
献本を頂いていたのですが、遅ればせながら書評抜き読書メモを公開させて頂きます。
「データサイエンティスト」というキーワードは、「データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」」という本をきっかけに、かなり広告業界でも話題になった言葉といえると思います。
ただ、やはりデータやサイエンティストという言葉から、自分には関係ない別世界での話だと思い込んでしまっている広告業界関係者の方はまだまだ多いように思います。
私自身もデータに対する苦手意識は強いですし、難しいデータの話はなかなか頭に入ってこなかったりするわけですが。
この橋本さんの「データサイエンティスト」では、新書ということもありますし、書評ブロガーとしても有名な橋本さんならではの分かりやすい語り口で、データ分析の基本を教えてくれますので、データに苦手意識の強い広告業界の方やマーケティング担当者の方には、とっつきやすい一冊といえるんではないかと思います。
「データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」」はもちろんですが、「グロースハッカー」や「リーン・スタートアップ」と合わせて読むのもお勧めです。
【読書メモ】
■データサイエンティストに必要な３つの能力
・統計とITの能力
・ビジネスの問題を発見し解決する能力
・創造的な提案を行う能力
■平均の取り方
・算術平均
・中央値
・最頻値
■マスメディアが当たり前のように仮定する前提さえ、認知バイアスがかかっていることがある。
■できるデータサイエンティストの３つの思考パターン
・シンプルに考える－オッカムの剃刀
・限られた情報からざっっくり答えを出すーフェルミ推定
・たくさんの仮説からもっともらしいものを選び出す－アブダクション
■RFM分析（顧客の購買履歴を分析）
・Recency（最終購入日）
・Frequency（購入頻度）
・Monetary（購入金額）
■言葉の発生回数を縦軸に、種類を横軸にしてグラフをつくると必ず裾野の長いロングテール型のグラフになる。
ソーシャルメディアの分析を新商品開発に利用する面白さは特に後者にある
■日付が飛んでいるグラフの作成
エクセルで散布図を作成する
そしてグラフ上のデータをクリックして近似曲線のウインドウを表示させる
■クラスター分析
聴衆にはどんな感想をもった集団が存在していたかを分析する
■AARRRモデル（デーブ・マクルーア）
Acquisition（獲得）
Activation（定着）
Reteention（継続）
Referral（紹介）
Revenue（収益）
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データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人 (ソフトバンク新書) 橋本 大也 ソフトバンククリエイティブ 2013-08-19 by G-Tools |
