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

はじめに　なぜあなたはデータを活かせないのか

第1章　業務のためのデータを活用可能なデータへ
　1　「活用できる状態のデータ」とは
　2　データ活用のための結合と集計
　3　数値化と再分類でデータをもっとリッチに
　4　抜け漏れ・異常値・表記の揺れにどう対処するか
　5　継続的なデータ活用プロセスにおけるデータ整備の位置づけ
　コラム（1）data Ferryを使ったデータプレパレーション

第2章　データ活用のための「リサーチデザイン」の考え方
　6　リサーチデザインの2つの要素
　7　アウトカムを設定するコツ
　8　解析単位を決めるための4つのルール
　9　何がその違いと関係しているのか～基本的なデータ分析の読み方
　コラム（2）data Diverを使った洞察を探す分析

第3章　機械学習による予測と最適化
　10　洞察・予測・最適化～AI開発で同様のところと違うところ
　11　予測モデルとAIの使い分け
　12　何をデータで予測させるべきか
　13　AI開発における適切な課題設定とは
　14　ズルのできない予測精度の検証方法
　コラム（3）data Diverを使った予測とその精度検証

終章　社内政治を乗り越えろ
　コラム（4）data Sniperを使ったターゲティングと施策の評価

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