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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2 章　ビジネス問題とデータサイエンスが提供するソリューション

4.

新しい顧客は収益性が高い顧客になるか。そのような顧客を獲得することでどれほ

どの利益が見込めるか。

これらの問題に対しては、データマイニングの技法で回答することができます。過去

の顧客データを調査し、収益を予測するモデルを作成するのです。このような技法で

は、まず過去のデータをもとにしてモデルを作り、新しい顧客に適用して予測を行う

ことになります。この点については次章で取り上げます。

最後の

2

つの問題はどちらもデータマイニングに関する問題ですが、その内容は少し異な

ります。

1

つ目は分類の問題です。この場合には、新しい顧客が収益性が高い顧客になるか

ならないか（もしくは、どちらかになる確率）を予測します。

2

つ目は回帰に関する問題で

す。この場合には、顧客が企業にもたらす利益を数値として予測します。どちらも、この本

の中でより詳しく説明します。

2.7

 まとめ

データマイニングは工芸のようなものです。多くの工芸と同じように明確に定義されたプ

ロセスがあり、プロセスに従うことで優れた成果を上げる確率を高めることができます。こ

のプロセスはデータサイエンスプロジェクトを検討する上で極めて重要です。この本を通じ

てこのデータマイニングプロセスについて何度も言及し、それぞれの基本コンセプトがデー

タマイニングプロセスとどのように結び付いているかについて説明します。データサイエン

スの基礎を理解することが、結果的に企業がデータマイニングを実行して成功する機会を大 ...