単行本(実用) 数学 データ分析失敗事例集 / 尾花山和哉 / ホクソエム

商品説明

数学
【内容紹介】
【データサイエンティストたちの悪夢】
・上司が「AI使ってます」と言いたいだけのプロジェクト
・自分が期待した結果しか認めないクライアント
・プロジェクト終盤でもまだ手に入らないデータ
・分析手法にしか興味がない分析者
・最終報告後にやっと決まる仕様
【その分析、もう失敗しているかも…… 失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】
本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができる。プロジェクトの失敗の予兆となる致命的な要因を察知し、失敗に至る「毒薬」を飲まないように注意するための知見が本書には随所に含まれている。
データの活用に関わる分析者、そして、分析を依頼する立場となる経営者や企画部、マーケティング部に所属する方々に送る、失敗から学び、成功への道筋を描くための必読書--失敗は成功の母である！
【目次】
Part I 「えーあい」でなんとかして！
CASE 1 ＵＩを統一してＵＸが破綻する
CASE 2 誰のための仕事？ それが問題だ
CASE 3 最先端アピールのための最先端プロジェクト
CASE 4 本当に季節性はありますか
CASE 5 レコメンドの必要ありますか
CASE 6 分析を現場でどう使うか
CASE 7 ほとんど故障しない製品の故障予知
CASE 8 ＡＩという言葉の曖昧さ
CASE 9 そんな目的変数で大丈夫か
コラム データサイエンティストとしての生き方
Part II 翻弄されるデータサイエンティスト
CASE 10 成功した報告しか聞きたくない
CASE 11 ターゲティングの必要性
CASE 12 決定木分析は決定木だけではない
CASE 13 ドメイン知識の重要性
CASE 14 政治的な数字の応酬
CASE 15 プロダクトアウトでもドメイン知識は大事
CASE 16 スタイルの違いが引き起こした混乱
CASE 17 いくら分析したところで、売れないものは売れない
コラム データサイエンティストの人事事情
Part III その失敗を超えてゆけ
CASE 18 カオス状態のＢＩレポート
CASE 19 用意できたのは集計データのみ。予測精度はどこまで……
CASE 20 取ってびっくり、こんなに使えるデータは少ないのか
CASE 21 頑張って予測していたのは……
CASE 22 木を見て森を見ずはキケン
CASE 23 総人口の十倍を超えるＩＤ数との出会い
CASE 24 最終報告が終わってから集計の仕様が決まる
CASE 25 機械学習モジュールの寿命
コラム 絶対に失敗しないデータ分析
おわりに