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「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」を読んだ

最近、データ分析に興味があるので、「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」を読んでみた。

ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門

ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門

1章でデータ分析について簡単に説明して、2章で以下のデータ分析のフローを紹介、
1. 現状とあるべき姿
2. 問題発見
3. データの収集と加工
4. データ分析
5. アクション
それ以降はこのフローに則って、3~6章に基礎的な内容、7~10章に応用的な内容が書かれている。


内容としては、ソーシャルゲーム会社のゲームアプリの諸問題を改善するのにデータ分析を利用するというシナリオになっていて、具体例をあげながら、フローに沿って説明されるのでわかりやすい。
書面の都合上、2の問題発見の部分が結構さらっと書かれていたりするけど、実際には1度で正解が導けることはないだろうから、色々思考錯誤するんだろう。
前に少しグロースハック的なことをしたときには、問題をどこまで細分化するかとか、この部分で結構色々悩んだ気がする。
このあたりは実際に業務とかでやって、経験的にしか学べないことも結構多いんだろうなと思うとなかなか難しい。
とはいえ、ざっくりと分析のフローが知れるので読んでみてよかった。


本には分析で利用しているRのコードが載っているので、実際に動かすといいんだけどまだやれてない。
というか、Rのコードあんまり書く気になれないので、pythonで書き直してみるか、julia触ってみたいのでjuliaで書いてみようかな。


本とは少し関係ないけど、気になるのはこういうデータ分析みたいなのはどの程度の規模のサービス、製品に対してなら有効かということ。始まったばかりのサービスに対しては、データ分析をしてもあんまり意味ないというか、データ分析より機能追加とかやるべきことがたくさんある。なので、ある程度成熟したサービスでやることが最も効果的なんだろうと思うんだけど、その境界がどのへんにあって、どういう感じで決めるものなのかなと思った。まあ、もちろん規模だけじゃなくて、ソーシャルゲームみたいなお金に直結するサービスでは必要性が高いとかサービスの性質も関係あるだろうけど。


そういえば、DATA SCIENCE FESTIVAL RECOMMEND CONTESTとかやってるみたいだから余裕があったらやってみたい