Shinya Nagai

データアナリスト兼、ちょっとソフトウェアエンジニア。 データ分析、機械学習を使って顧客の価値と企業の収益を生み出す方法について考え、発信しています。
  • 機械学習、データ分析を使って顧客の価値と企業の収益を生み出す方法について考え、発信しています。あまり推敲と整理にこだわら
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仮説を検証する系の分析では、まず"定性的"に課題を定義した方がいい

データを使って特定の仮説を検証するような分析を行う機会は多い。 このような分析では、実際にデータの収集をしはじめる前に「検証したい仮説とその後のアクション」を定...

複数のカスタマーの行動を比較する事で伸びしろが見つかるかも知れない

ファネル分析にせよパレート分析にせよ現在の規模はデータの集計で分かったとしても、将来の伸びしろは単純な集計からは分からない。 しかし、将来に向けてどの分野にリソ...

データ分析で、「リソースを投じなくて良い場所」を探す

・企業が持つリソースは常に限られている。 ・しかし、リソースを投じて改善したい領域は無数にある。 ・そこで、リソースを投じて改善を行う効果が最も高い領域にリソース...

データ分析における"難問"― 現在の規模ではなく伸びしろが知りたい

前回、前々回に引き続き私が考える「ビジネスにおけるデータ分析の難問」を紹介していきたい。 ※前回と前々回の記事へのリンクは最下部にあります。 さて、今回は「現在...

データ分析における”難問”② ー カスタマーがサービスと接触する前後が知りたい

前回の続き: さて、順番が前後するが、今日は「カスタマーがサービスと接触する前後について知りたい」という問題について説明したい。 [現状] 既存のカスタマーについて...

データ分析における"難問"―その①

ビジネスの現場でデータ分析を使って意思決定を支援するような活動にとって、どうしても簡単には解けない難しい問題というのがいくつかあると思う。 私は、今のところ以下...