UnsplashのLuke Chesserが撮影した写真

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昨日のマーケティングリサーチの講義は、ゲストスピーカー野村総合研究所の方が来られました。

「マーケティングを変えるデータサイエンス」と題して、お話をされました。

データサイエンス用語などは以下を参考に。

NRIデータサイエンスラボチャンネル (NRI Data Science Lab)

野村総合研究所(NRI)データサイエンスラボのチャンネルです。NRIは、「データサイエンスに関するノウハウの集約・共有」、「人材の育成・活用」、「データ活用ビジネスに関する基礎研究」の3つの観点から、組織横断的にデータサイエンスを推進し、社...

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内容は以下の内容し沿って、ご説明をいただきました。

０１．データサイエンスとビジネス

０２．マーケティング戦略の最適化

０３．日本の空気感を測定する

０４．Cookieless時代のマーケティング

０５．生成Aiの衝撃

０６．まとめマーケティングを変えるデータサイエンス

以上のような構成でお話をしていただきました。

内容の一部ですが、こんなお話の構成でした。

AIブラックボックス問題やベイズテクノロジー、モンティ・ホール問題、ソーシャルメディアのクロスメディア評価、広告効果、日本の空気感をTwitterデータで表現、Cookieless時代のマーケティング、マーケティング戦略の変遷、「CX」戦略の言直し。生成AIのインパクト、論点整理や仮設構築に向いている生成AI、データサイエンティストの必要性、求められる能力などのお話をしていただきました。

因果推論の専門家でした。

私の設問は３点。

①Cookielessになるのは欧州のGDPRのインパクトか

②GoogleアナリティクスGA4はCookielessに対応しているのか

③販売データ、AWSやAzuruのパブリッククラウドなど圧倒的にデータ支配するGAFAMにどう対抗していくのか

明快にお答えを頂きましたが、周囲の方が質問の意図を理解されたかどうかは分かりません。

少し野望を持てそうなお話でした。

自分のこれからを考える上でとても参考になりました。

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データサイエンティストの学習に行ってきました。

実施内容はRapidMinerを用いた需要予測でした。

RapidMiner以外にも、以下のデータサイエンティスト用のシステムがあるようです。

今回、利用したのはRapidMinerで、講師によると試用版を含め、コスト的に感がえると、試すレベルではRapidMinerが良いとのお話でした。機能的には、他の製品が優れている点も多いとのお話でした。

課題は２つ。

①成果物の過去の需要が分かっていて、12か月先までの卸売数量の予測を行う。

②ベルギーの家屋の住居の家電製品において、気象データと住居内に設置されたセンサーの値から電力使用量を予測する。

以下のもモデルで、予測検討を行いました。

①は、ARIMA（時系列モデル）

②は、CRISP-DM（相関行列）

正直な感想としては、需要予測はなかなか難しいという印象です。特に、様々なパラメーターに影響を与えるモデルでは、その相関を見つけ出すのも大変だし、複数のパラメータが絡んでいる場合にパラメータ等の設定は困難であるという印象です。

これをベースにデータサイエンティストが頑張っているとすると、とても大変な仕事だという印象です。

①の簡単な需要モデルでも、明確にトレンド減少しており、季節変動のある需要のピーク値を言い当てるのは、パラメータを複雑に操作せざるを得なく、困難な印象を受けました、

②はデータが多すぎて、ども数値と相関関係があるのかも判断せねばならないので、とても大変な印象を受けました。（研修ではストリーが出来ているので、上手くいきますが。）

【活用場面】

活用場面としては、ある管内（〇〇電力ブロック）の年間で最も需要が上昇する時間を言い当て、そこの需要を蓄電池などで下げ、電力契約料金を減らすというオペレーションを考えましたが、簡単にはいかないだろと思いましたが、やってみると面白いという感想を持ちました。

いずれにしても、皆がデータに基づき、施策を行っていく時代が来ると思うので、理解を深めていこうと思います。

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ウェブ解析やマーケティングデータ分析などのプロフェッショナルになりたいと考えているが、何が必要なのか、あまりよくわからない。

統計に関する知識を得るため統計検定やそれを実現するためのエクセル技術位で良いのだろうか。最近はBIツールが流行りになっていて、それを学ぶ人も多いと聞く。

データサイエンティストに対する周囲の期待が高すぎる気もするが、やはりデータで裏付けたビジネスをしようと思ったら、データを蓄積しないといけない。

Azuru Fundamentalsの資格を唐突に取得した（勉強に使った本のリンクを張っておきます）が、Microsoftのデータセンタ向けのデータ提供は無料だが、データセンタから端末向きのデータダウンロードは有料だと学んだ。Microsoftはデータや情報を得たいのだと勝手に理解した。得たデータをAIで分析をさせるのだろうと勝手に考えた。

【Azuru Fundamentalsを取得した時の教材】以下の加え、Udemyで練習問題もやりました。

妄想も多いが少しづつでも頑張ろうと思う。しかし、あまり時間が無い５０代の私です。

【Azuru Fundamentals教科書】

【テキスト＆問題集】

【問題集】

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