データサイエンス

KGI/KPIの動きから適切にアラートを出すには？　～異常値検知モデルの活用～

データドリブンな意思決定の重要性が謳われ、各企業でデータ活用が進んでいるいま、大量のデータの中から変化を適切に捉えられることが求められています。その手段の一つとして、異常値検知モデルを適用した事例を紹介します。

2018/09/07

新商品の成功確率を高める『新商品需要予測』　―課題解決！データサイエンス

新商品の成功確率を高めるには、開発プロセスの複数の段階で需要予測を行い、軌道修正やプランニングにつなげていくことが重要です。この需要予測の精度を高めるにはどのようなポイントがあるのでしょうか？

2017/09/25

テコ入れすべきマーケティング要素を可視化する『構造方程式モデリング』　―課題解決！データサイエンス

「商品やサービスをテコ入れしてより選ばれるものにしたい」、といってもテコ入れの方向性は無数にあります。そんな時、データに基づいて効果的なテコ入れ施策を立てる手段とは？

2017/08/10

データドリブンにマーケティング施策を最適化する『マーケティングミックスモデリング』　―課題解決！データサイエンス

Web広告の技術革新や生活へのスマホの浸透を背景に、マーケティング施策の手段は年々多様化しています。投資対効果に対する説明を求められることの多いいま、どの施策にどれだけ投資するかをより客観的に判断する手段とは？

2017/06/26