AI・データ分析モデルのレシピ

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By 漆畑充

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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
マーケティングプロジェクトを成功に導く分析プロセスがサクッと学べる!
 ビジネスの現場では多くのデータやAIの活用に関する取り組みが行われています。このようなプロジェクトが増える一方で、思うような結果が得られずにプロジェクトを中止せざるを得なかったとの声も聞こえてきます。
 そこで本書では、正しく的確にAIを活用したデータ分析を導入できるよう、具体的な活用シーンに示しながら、「要件定義」「分析マスターデータ作成」「基礎集計・可視化」「モデリング」「評価・実装」の分析プロセスにおける知識やテクニックを丁寧に解説します。
Part 1 プロセスの一般論
Part 2 顧客データ × クラスタリング分析モデル
Part 3 広告効果データ × 重回帰分析モデル
Part 4 キャンペーンデータ × ロジスティック回帰分析モデル
Part 5 調査データ × コレスポンデンス分析モデル
Part 6 Eコマースデータ × 協調フィルタリング分析モデル
Appendix AI開発の成功パターン(EDA)と失敗パターン(LISA)
AI・データ分析モデルのレシピ