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沒有數字腦,也能輕鬆解析數據
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沒有數字腦,也能輕鬆解析數據

作者: 木田浩理,伊藤豪,高階勇人,山田紘史
出版社: 好優文化
出版日期: 2022-04-29
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定价:   NT450.00
市场价格: RM68.45
本店售价: RM60.92
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內容簡介

三井住友海上集團開發!
菜鳥也可以無痛升級資料科學家的──
★大數據分析實戰指南★

除了告訴你「應該做什麼」,
還告訴你「什麼不能做」!

商品開發.銷售策略.KPI應用

  ◎什麼是「資料科學家」(Data Scientist)?
  「資料科學家」(Data Scientist)是資料分析團隊的核心。一個完整的資料分析團隊係由工程師、行銷、分析師,並由資料科學家銜接「數據」「解讀」與「應用」三個層面。讓「資料」不再只是單純的數據,而是能用在商品開發、銷售策略、檢視反省等實際層面上。

  但大多數的企業,無法負擔「完整的」資料分析團隊。所以,往往擁有分析、行銷甚至是工程師背景的「資料科學家」,就成為企業徵求相關人才時的首選。

  Point:根據日本「資料科學家協會」的調查,企業想招聘的資料科學家類型,有四○%的企業為行銷人才、三六%為工程師人才、二四%為分析師人才。

  ◎5個D開頭字母,讓數據、資料變成業績!
  從找需求到開發產品、行銷、銷售,全部都能搞定的實戰技巧

  想開發一個新產品、發想一個新專案,首先必須找到需求;有需求才有商機,有商機才有行銷與銷售發揮的空間。但如何避免靠直覺、靠經驗摸索,在成功之前先繳出大筆學費?

  三井住友海上集團的4位資料科學家,將自己的經驗轉化為以5個D開頭字母構成的框架:

  (1)Demand(需求):詢問需求
  (2)Design(設計):描繪整體輪廓
  (3)Data(資料):收集資料
  (4)Develop(開發):分析資料
  (5)Deploy(部署):展示資料

  並結合實際的成功、失敗經驗,找出「應該做什麼」與「不該做什麼」,導出從找需求到開發產品、行銷、銷售,全部都能搞定的實戰技巧。跳過摸索期,用最有效率的方式將數據、資料變現,打造業績金雞母!

  ◎跨領域發展必備!
  《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團的實戰指南
  本書由隸屬於《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團MS&AD保險集團控股旗下的三井住友海上保險的數位戰略部撰寫而成。其中成員除了是現役資料科學家,並擁有電商、零售、通信、IT等產業豐富從業經驗。

  如果你是:
  行銷、銷售、IT領域▶想外掛數據分析技術
  工程師、分析師▶想外掛開發、銷售實務應用

  三井住友海上集團開發、並實證有效的跨領域實戰指南,讓你用最無痛的方式快速上手、成為最搶手的跨領域人才!
 


作者介紹

作者簡介

木田浩理(Hiromasa Kida)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部.首席資料科學家

  一九七九年出生。慶應義塾大學總和政策學部/慶應義塾大學研究所政策、媒體研究科畢業。曾任職於NTT東日本、SPSS/日本IBM、亞馬遜日本、百貨公司、通信販售企業等,自二○一八年五月於三井住友海上火災保險任職至今。在各式各樣不同的業界累積業務和資料分析的經驗。根據顧客的觀點進行CRM和市場行銷分析,專攻運用資料開發新市場。

伊藤豪(Go Ito)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部.首席資料科學家
  
  一九八一年出生。早稻田大學商學部畢業。任職於SPSS/日本IBM約十年左右,擁有軟體業務和資料分析相關顧問經驗。之後轉職至通信販售企業負責資料分析,跨足顧客、市場和廣告等各項領域的資料分析,同時也負責CRM和商品改善。自二○一九年任職至現在。

高階勇人(Yuto Takashina)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部.資深資料科學家
 
  一九八一年出生。二○○七年自早稻田大學研究所文學研究科心理學科畢業後,進入構造計畫研究所。擁有資料分析相關顧問經驗。以顧客的角度,歷經製造業、通信業、自治團體和大學等,各種不同業界的資料分析。此外,也曾參加行動經濟學等領域的學會發表。自二○一八年任職至今。

山田紘史(Hiroshi Yamada)

  三井住友海上火災保險 數位戰略部.資深資料科學家

  一九八五年出生。二○一○年自中央大學研究所理工學研究科畢業後,進入Dentsu e-marketing One Inc.(現為 Dentsu Digital Inc.)。負責活用市場行銷領域的資料驗證策略成效。之後也曾任職於市場行銷顧問公司,以及自由接案分析師。自二○一九年任職至今。

 


目錄

成為資料分析人才
 
前言
不需要成為「資料科學家」也沒關係
根據過往經驗所孕育出的5D框架
 
1 提升經驗值
──失敗和成功的經驗談
1-1 眾多企業所面臨的課題
1-2 失敗經驗
1-2-1 Demand(需求)的失敗經歷:期待驚為天人的法則?
1-2-2 Design(設計)的失敗經歷:預期外的高額成本
1-2-3 Data(資料)的失敗經歷:沒用的大數據
1-2-4 Develop(開發)的失敗經歷:無法說明分析結果而招致混亂
1-2-5 Deploy(部署)的失敗經歷:分析完成卻沒有被拿來運用
1-3 成功經驗
1-3-1 突破Demand(需求)步驟困難點的案例
1-3-2 突破Design(設計)步驟困難點的案例
1-3-3 突破Data(資料)步驟困難點的案例
1-3-4 突破Develop(開發)步驟困難點的案例
1-3-5 突破Deploy(部署)步驟困難點的案例
1-4 成功經驗應用
 
2 實踐5D框架
2-1 步驟1Demand(需求)
2-1-1 Demand(需求)步驟-概要
2-1-2 Demand(需求)步驟-陷阱
2-1-3 Demand(需求)步驟-順序
2-1-4 Demand(需求)步驟-總結
2-2 步驟2Design(設計)
2-2-1 Design(設計)步驟-概要
2-2-2 Design(設計)步驟-陷阱
2-2-3 Design(設計)步驟-順序
2-2-4 Design(設計)步驟-總結
2-3 步驟3Data(資料)
2-3-1 Data(資料)步驟-概要
2-3-2 Data(資料)步驟的壁壘-取得資料
2-3-3 Data(資料)步驟的壁壘-取得後的資料
2-3-4 Data(資料)步驟-順序
2-3-5 Data(資料)步驟-總結
2-4 步驟4Develop(開發)
2-4-1 Develop(開發)步驟-概要
2-4-2 Develop(開發)步驟-陷阱
2-4-3 Develop(開發)步驟-順序1 整備分析環境
2-4-4 Develop(開發)步驟-順序2 檢查資料
2-4-5 Develop(開發)步驟-順序3 資料加工・分析
2-4-6 Develop(開發)步驟-順序4 編造提交結果時所需的故事
2-4-7 Develop(開發)步驟-順序5 議論時善用視覺化工具提交結果
2-4-8 Develop(開發)步驟-總結
2-5 步驟5Deploy(部署)
2-5-1 Deploy(部署)步驟-概要
2-5-2 Deploy(部署)步驟-陷阱
2-5-3 Deploy(部署)步驟-順序
2-5-4 Deploy(部署)步驟-總結
 
3 5D框架資料分析人才培育術
3-1 為培育人才所苦惱的企業
3-1-1 回流教育的極限
3-1-2 打造能讓回流教育持續發揮效果的環境
3-1-3 培育文科資料分析人才的理由
3-2 專為管理階層・領導階層所設計的5D框架
3-2-1 定義分析組織目的的「Demand(需求)」
3-2-2 設計分析組織的「 Design(設計)」
3-2-3 教導資料使用方法的「Data(資料)」
3-2-4 提升資料分析能力程度的「Develop(開發)」
3-2-5 讓分析結果也能在公司內部使用的「Deploy(部署)」
3-3 培育文科資料分析人才的注意事項
3-4 企業文化將因培育文科資料人才產生轉變
 
後記