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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
譯者:
金鐘範
分類:
行銷企管
/
行銷•廣告
出版社:
好優
出版日期:2022/4/29
ISBN:9786269576159
書籍編號:kk0555704
頁數:256
定價:
450
元
優惠價:
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元
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沒有數字腦,也能輕鬆解析數據 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 第1章提升經驗值 ──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 第2章實踐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 第3章 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
慢熱成交,讓顧客主動
元氣:保險業務成功信
AI時代的成功關鍵:
成功的敏捷產品管理:
第1名業務養成術:成
熱賣學:商品導購促銷
精準訂價:在商戰中跳
I型優勢:安靜打動人
文案暴利:我們不會寫
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