戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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11 章　意思決定のための分析思考Ⅱ：分析思考から分析工学へ

この章では

2

つのケーススタディを用いて、そのような分析工学について説明していきま

す。この

2

つのケーススタディでは、これまで説明してきた特定の技法だけでなく、この本

の全体を通して説明されている、基本的な原則が適用されていく様子を見ることができるで

しょう。

2

つのケーススタディに共通している

1

つのテーマは、それぞれのビジネス上の問

題を、より下位の問題（既に有効性が実証されているデータサイエンスの技法を用いて解決

可能な問題）へと分解する際、それを期待値フレームワーク（期待値フレームワークの詳細

については

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章を参照してください）がどのように支援してくれるのか、ということです。

期待値フレームワークは、下位の問題の解決結果を再度取りまとめ、元の問題に対する解決

策へと組み立て直す手引きを行います。

11.1

 寄付金の最大化を目標とする

データサイエンスの原則と技法を適用するための古典的なビジネス上の問題として、ター

ゲットマーケティングが挙げられます。ターゲットマーケティングは、以下の

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つの理由か

ら、ここで取り上げる事例として最適です。まず、非常に多くの企業が、昔ながらのデータ

ベースマーケティングや、顧客ごとに固有なクーポンの提供、オンライン広告等において、

ターゲットマーケティングの問題と同様の問題を抱えている、ということです。次に、この

問題の根本的な構造は、この本でも既に取り上げた乗り換え管理の問題のように、他の多く

の問題においても同様に発生する、ということです。 ...