社会人のためのデータサイエンス演習 1週目 1~2

社会人のためのデータサイエンス「演習」ということで、データサイエンス入門の発展形となる。予約していた講座がスタートしたので受講開始~。

エビデンスベースド

初めて聞いた単語。文字通りエビデンスに準拠した、という意味。「エビデンスベースド ポリシー」というような形で行政で実施が目指されている。

EBPM(エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング。証拠に基づく政策立案)とは、政策の企画をその場限りのエピソードに頼るのではなく、政策目的を明確化したうえで合理的根拠(エビデンス)に基づくものとすることです。

内閣府におけるEBPMへの取組

ビッグデータの活用事例

全日食は全店のPOSデータを使用して、価格の最適化を図っている。1億2千万の加盟店のデータを分析することで、売れ筋商品のエリア別選定などにも使われている。

IoTと組み合わせて、雨だと青く光る傘立てとか、日常のアイテムに情報が付与されて新しい価値を生み出すといったケースも出てくる。

ビッグデータの特徴(3つのV)

  1. Variety
  2. Volume
  3. Velocity

ビッグデータはバラエティに富み、量が多く、高速である。社会環境としてのデータ蓄積が発展したことで、そうしたデータの活用が求められる。

データサイエンスの必要性

大量のデータが生み出される一方で、それを活用することをしなければあっという間に市場を失ってしまう。

また新型コロナによって対面接客が減少、オンラインでの購買が増加している。こうしたシチュエーションを理解するには、測定されたデータを分析する以外に方法がない。

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