03062013 life
ビッグデータとデータサイエンティストがバズっていて残念な感じに仕上がっている今日このごろですが、読み物としては面白かった(ちょっとくどいので読んでいて辛い部分が多かったけど)。
- 分析の半分は科学で、半分はアートで出来ている
潜在顧客を探し出す手段(4つ)
- メディアプランニング
- 地理的ターゲティング
- 個別ターゲティング
- パネル
目標はSMARTに。
- 具体的
- 測定可能
- 達成可能
- 現実的
- 時間設定
7章の最適化の章が参考になった。A2A(分析からアクションへ)というフレームワークは興味深い(が難しい)。それは
データ->分析->テスト->共有->実行->(データに戻る)
というPDCAサイクルのようなものである。分析、テスト、共有のステージは好きなことはなんでもできるが実行ステージでの行動に変化がなければ、これまでの作業は何の意味も持たないわけであるが、行動の変化を促すのはやっぱ難しいよなぁと。特に実行者と分析者が分かれている場合はなおさらだ。
それは実行前の共有化に問題があるのかなぁと思っていて、そこら辺の改善に取り組んでいるんだけどねー。なかなか難しいですね。
データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ
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シドニアの騎士(1)
シドニアの騎士(2)
シドニアの騎士(3)
シドニアの騎士(4)
シドニアの騎士(5)
シドニアの騎士(6)
シドニアの騎士(7)
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