アクションにつながるデータ活用の3メソッド「分析」「仮説」「改善」と基本プロセス／アドビ システムズ | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2013 Spring
アクセスログ解析や広告効果測定など、オンライン上のさまざまなデータを分析してアクションへとつなげる。当たり前のように感じるかもしれないが、実際にデータを十分に活用できている企業は少ないという。Web解析のデータをもとに、社内を巻き込んでアクションを起こし、改善につなげるにはどうすべきか、Webビジネスに10年以上携わる、アドビ システムズの芥川公亮氏が解説した。 データや仮説を社内でシェアすることが、アクションを起こす第一歩57％の人はマーケティング予算を決める際に、ROI計算をしていない。「先月も出稿したから」「出稿費用が安いから」といった理由で決めてしまう。 39％の人は解析ツールで分析したデータを活用できていない。ツールの料金や、分析に費やす時間といったコストを回収しようとしていない。 86％の人はコンテンツ掲載の判断をデータに基づいて行っていない。紙のカタログなど既存のコンテンツを
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
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