a2iの軌跡2016 機械学習はデータ分析をどう変えるか?メルマガコラムバックナンバー(アナリティクス アソシエーション公式テキスト)

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¥300+税

品種名
電子書籍
発売日
2017/2/10
ページ数
96
サイズ
590KB
著者
アナリティクスアソシエーション 著

人工知能から米大統領選予測まで。2016年の重要トピックを収録

企業のアナリティクス担当者が現場のキーマンとして活躍できるよう、スキルアップや交流の支援を行ってきたアナリティクス アソシエーション。本書は、同会による発信の場の1つとして過去に配信されてきたメールマガジンのコラムのうち、2016年分を書籍としてまとめたものです。すでにアナリティクスに携わっている方には当時の資料として、これから携わる方には、アナリティクスに関する技術や分析手法の発展と、データに基づくアクションの心構えを学ぶうえで役立つ1冊です。

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目次

まえがき~2016年の活動に寄せて
機械学習などによる自動化が進むと、我々の仕事はなくなるのか?
DMP活用によって増える分析対象データ
もうPVでよいのではないか。複数のサイトの単なる比較であれば
部門を超えた連携はトップダウンかボトムアップか?
分析用のタグ実装やパラメータ付与をスムーズに行えてますか?
パブリック・プライベートDMPの連携で可能になるデータ分析
「来てもらう」から「会いに行く」の時代に求められる「チャネルの定義」
統計をこれから学ぶ際の「出口戦略」
統計でつまづくところは大体決まっている
ドメイン知識を得るということ
「ロジカルシンキング脳」は10歩先の未来を予測できるか
新しい製品について学ぶときの効果的な取り組み
分析の型はどうやって身につけていけばよいのか
そのメールは読まれているのか? メール配信ログ分析事例のご紹介
そのオウンドメディアのKPIの向こうに、ちゃんとユーザーはいるか
組織横断プロジェクトについて考える
分析の型にはどのようなものがあるのか
分析者にとってのPMP(プライベートマーケットプレイス)
ユーザー像の理解を広げる3種類のラベル
レスターの優勝 マイクロマネージメント無しに現場を活気づかせる
数字は客観的ではなく、主観的。データは上手に作ること、鵜呑みにしないこと
HRテクノロジー社会とアナリティクス
テクノロジーを理解しコントロールしつつ、そこからの提案を疑えるか
データ食い違いを調べる時間を削減したい
レポート作成における自動化の功罪
IoTの活用はどこまで拡大するか
メジャラブルな環境の整備は、運用改善フェーズに必ず活かせる
技術に専門性が増し、シンプルに考えることが大事になっている
調査のパラダイムシフトはアクセス解析から始まっている
定型レポート運用のシステム自動化で重視すべきこと
ツールは自己流の理解より、順序立てて学習する方が早いと改めて思った
「情報参謀」政治の世界でデータをアクションにつなげるには?
来訪ユーザーの質の評価は、どのようにしてますか?
店舗IoTプラットフォーム
実店舗誘導型サイトのKPI設計を考える
アナリティクスは男性向きか女性向きか?
分析を学ぶために大切な事
ページやサイトの改善の鍵は、不足している要素に気付けるかどうか
やりすぎセグメントをやめるとき
定型レポートの定義や集計方法を変更する際に気づいたこと
Webアナリストは「小さなR&D」をしよう
習熟度に応じた学習を提供する「アダプティブラーニング」
トランプ勝利の大統領選挙 対照的な予測をした二人のアプローチ
位置情報サービスの動向とデータの活かし方
誰かの天井は、他の誰かの床である
自動化とリアルな肌感覚 二つの対極な分析トレンドに注目

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