University Virginia の授業を受講したので、シェアと自分の頭の整理を兼ねてノートに。前回のノートの続きになります。

前回はマーケティング考え方について勉強し、Airbnb のケースではどう当てはまるかを記載させていただきました。今回は、Airbnb のケースでデータをどう活用していくのかを記載いたします。

まず、Airbnb のケースで、、、
「ホストのために利益の予測、ゲストのためにマッチしたオプジョンを提示する」ために何をすべきかを検討します。

手始めに考えることは Mental model の検討です。※今度 Mental model についてはちゃんと書こうと思いますが、ここでは「目的を成し遂げるために影響を与える因子を洗い出す」程度で思ってください。
では、ホストの利益に影響を及ぼす因子は何でしょうか。因数分解すると下記のように書き表すことができます。

データ解析の基礎として、このように Mental model を構築しそしてPredictive Model(宿のホストの利益を最大化)するための要素は何かを検討することになります。

Predictive model 構築で重要になるのは、全てのデータを数値で表現することにあります。
さて、先ほどの Mental model でレビューはテキストデータなのでどうにかして数値化する必要があります。一つの例としては、テキスト解析のネガポジ判定を実施することでの数値化が可能となります。

さて、このようにして Predictive model 構築ができるようになります。これに回帰分析を適用する等してどの変数が強く影響を及ぼすのかを理解することができます。※次のノートでここら辺の詳細は記載します。

このノートでお伝えしたかったのは、データ解析適用までの流れです。まとめると、、、

データ解析適用の流れ
1. 目的の設定
2. Mental Model の構築
3. 数値化
4. 回帰モデルの適用により相関関係の理解

第1回 マーケティングの考え方編