データ主義の落とし穴「買わない人＝“未”顧客」、売り上げ増の鍵は未顧客理解にあり
「買わない人＝未顧客」を理解する初めての教科書『“未”顧客理解 なぜ、「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？』（2022年6月、日経BP発行）。経験豊富なマーケティングサイエンティストであるコレクシアの芹澤連氏が様々なエビデンスに基づいた未顧客理解の原理原則と、日々のマーケティング実務で実践できるフレームワークを、マンガと図表で詳しく解説した書籍です。本連載では「未顧客理解」のエッセンスをお届けします。（技術プロダクツユニットクロスメディア編集部） あなたが何か商売をしているとして、「商品を買う人」と「商品を買わない人」、どちらの話に耳を傾けますか。普通は「買う人」、つまり顧客の声を聞き、顧客のデータを分析すると思います。「買わない人のことを考えよう、買わない人を分析しよう」という商売人はあまりいません。 なぜ「買ってくれる人＝顧客」しか見ないのか？ 売り上げは「顧客数×購買頻度×平均単
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本本機械学習数学データ分析データサイエンス Update版2023年版データ分析の100冊を書きましたよ！ 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介という記事を新たに書きました。 データ分析の各フェーズ（データ分析プロジェクト全体-ビジネス状況の理解-データの理解-データの準備-モデルの作成-評価-展開）毎に参考書籍を紹介しています。 本記事の対象と想定 Qiitaはプログラマやコンピューター系技術者のための記事と思っ
データ分析する上で役立つ本のまとめ50冊 - hsuetsugu’s diary
この連休だけで読んだわけではないですが、いろいろ振り返ったりしたので、分析に役立つ本などをこの機会にまとめてみました。おすすめ度合い、というと読む人の立場とか状況によって違いそうなので、主観的に、自分にとって役立った度合いを５段階で評価しました（星の数で）。 ※Amazonの商品紹介貼付けてまくってますが、アフィリエイトはやっていません。著作権的にAmazonのを貼るのは問題ないらしいのでそうしているだけです。 ※以下、長いです。長くなりました・・。 分析関連 まとめとしては、O'Reillyの本が情報量も多く、参考になるものが多い。Rやpythonのコードも豊富で、かつ実践的なので、「プロはこう書くのか」と参考になるものが多かった。また、R、pythonどちらでも、パッケージにあまり頼らないで関数を最初の章から少しずつ積み上げてきちんと書かれているので、「この手法はこのパッケージをつかっ
「お前はもう死んでいる」「坊やだからさ」――学術書なのにアニメネタ満載「実証分析入門」 その意図は？
章タイトルには、「こんなの絶対おかしいよ」（魔法少女まどか☆マギカ）、「お前はもう死んでいる」（北斗の拳）、「坊やだからさ」（機動戦士ガンダム）、「私が死んでも代わりはいるもの」（新世紀エヴァンゲリオン）などアニメネタを中心に、「劇的（？）ビフォーアフター」などテレビネタ、「あなたとは違うんです」など時事ネタまで織り交ぜている。 タイトルは「必死に考えて作った」が、うまく考えついたものと、そうでないものがあるという。気に入っているタイトルの1つは「ベイズ統計：ベイジアンは滅びぬ、何度でもよみがえるさ！」（元ネタは「天空の城ラピュタ」）だ。ベイズ統計は、批判にあって沈み、その後再発見され、また埋もれ、再評価され――と毀誉褒貶が繰り返されてきたという。まさに「何度でもよみがえった」のだ。 「LATEと構造推定：なんでもは知らないわよ、知ってることだけ」（元ネタは「化物語」）も、うまく付けられた
デザイニング・データビジュアライゼーション
よりたくさんのデータを処理する必要性から、近年注目が集まる「ビジュアライゼーション」。本書は、そのデータのビジュアライゼーションを作成する際に留意すべき、基本的なコンセプトとベストプラクティスを紹介する書籍です。ビジュアライゼーションの分類、構成要素、目的、また選択すべき表現や避けるべきことなどを、簡潔に紹介しています。なお本書はEbook版のみの販売となります。 デザイニング データビジュアライゼーション はじめに 本書の構成 用語の意味 許可を受けて使用した図 カラーの図をオンラインで見る 出典および許可 問い合わせ先 謝辞 パートI 何をデザインするのか 1章 ビジュアライゼーションの分類 複雑さ インフォグラフィック vs ビジュアライゼーション インフォグラフィック データのビジュアライゼーション 探索 vs 説明 探索 説明 ハイブリッド：探索的説明 情報的 vs 説得的 vs
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